Video jazykové modely: Ďalšia hranica po LLM a AI agentoch

Posledných pár rokov sme strávili učením AI čítať, písať a dokonca uvažovať o zložitých problémoch. Ale tu je háčik: toto všetko sa deje v digitálnej sfére. ChatGPT vám napíše báseň o prechádzke lesom, ale nemá potuchy, aké to v skutočnosti je, keď prekročíte padnutý kmeň alebo sa zohnete pod nízkou vetvou.

Svetové modely to majú zmeniť.

Čo sú video jazykové modely?

Predstavte si ich ako evolúciu vizuálno-jazykových modelov, ale s kľúčovým doplnkom: časovým porozumením. Kým štandardný VLM sa pozerá na jeden obrázok a odpovedá na otázky o ňom, video jazykový model pozoruje, ako sa sekvencie vyvíjajú, a učí sa pravidlá, ktoré riadia fyzickú realitu.

Toto nie je len akademická zvedavosť. Praktické dôsledky sú ohromujúce.

Keď robot potrebuje zdvihnúť šálku kávy, nestačí mu rozpoznať "šálku" na obrázku. Musí rozumieť:

• ✓Ako sa objekty správajú pri tlačení alebo zdvíhaní
• ✓Čo sa stane, keď sa tekutiny rozšpliechnú
• ✓Ako jeho vlastné pohyby ovplyvňujú scénu
• ✓Ktoré akcie sú fyzicky možné a ktoré nemožné

Tu prichádzajú na rad svetové modely.

Od simulácie k akcii

Koncept je elegantný: namiesto tvrdého kódovania fyzikálnych pravidiel trénujete AI na miliónoch hodín videa, ktoré ukazuje, ako svet skutočne funguje. Model sa učí gravitáciu, trenie, stálosť objektov a kauzalitu nie z rovníc, ale z pozorovania.

NVIDIA Cosmos predstavuje jeden z najambicióznejších pokusov o toto. Ich proprietárny svetový model je navrhnutý špeciálne pre robotické aplikácie, kde pochopenie fyzickej reality nie je voliteľné. Je to otázka prežitia.

Google DeepMind Genie 3 sa vydáva inou cestou, zameriava sa na interaktívnu generáciu svetov, kde sa model dá "hrať" ako prostredie videohry.

Experiment PAN

Výskumníci na Mohamed bin Zayed University nedávno predstavili PAN, všeobecný svetový model, ktorý vykonáva takzvané "myšlienkové experimenty" v kontrolovaných simuláciách.

Kľúčovou inováciou je prístup k modelovaniu sveta ako k problému generatívneho videa. Namiesto explicitného programovania fyziky sa model učí generovať pokračovania videa, ktoré rešpektujú fyzikálne zákony. Keď dostane úvodnú scénu a navrhovanú akciu, dokáže si "predstaviť," čo sa stane ďalej.

To má hlboké dôsledky pre robotiku. Predtým, ako humanoidný robot siahne po tej šálke kávy, môže spustiť stovky simulovaných pokusov a naučiť sa, ktoré uhly prístupu fungujú a ktoré končia s kávou na podlahe.

Budúcnosť miliardy robotov

Toto nie sú náhodné čísla vytiahnuté pre dramatický efekt. Priemyselné projekcie skutočne poukazujú na budúcnosť, kde sa humanoidné roboty stanú rovnako bežnými ako smartfóny. A každý jeden z nich bude potrebovať svetové modely, aby mohol bezpečne fungovať po boku ľudí.

Aplikácie presahujú humanoidných robotov:

Kde sa generovanie videa stretáva s porozumením svetu

Ak sledujete AI generovanie videa, mohli ste si všimnúť určité prekrývanie. Nástroje ako Sora 2 a Veo 3 už generujú pozoruhodne realistické video. Nie sú to tiež svetové modely?

Áno aj nie.

OpenAI explicitne pozicionovala Soru ako model so schopnosťami simulácie sveta. Model zjavne niečo chápe o fyzike. Pozrite sa na akúkoľvek generáciu Sory a uvidíte realistické osvetlenie, vierohodný pohyb a objekty, ktoré sa správajú väčšinou správne.

Ale je tu zásadný rozdiel medzi generovaním vierohodne vyzerajúceho videa a skutočným pochopením fyzickej kauzality. Súčasné generátory videa sú optimalizované pre vizuálny realizmus. Svetové modely sú optimalizované pre predikčnú presnosť.

Problém halucinácie

Tu je nepríjemná pravda: svetové modely trpia rovnakými problémami s halucináciami ako LLM.

Keď ChatGPT sebavedome uvedie nepravdivý fakt, je to otravné. Keď svetový model sebavedome predpovie, že robot môže prejsť stenou, je to nebezpečné.

Súčasné systémy sa degradujú pri dlhších sekvenciách, strácajú koherenciu, čím ďalej do budúcnosti projektujú. To vytvára zásadné napätie: najužitočnejšie predpovede sú tie dlhodobé, ale sú zároveň najmenej spoľahlivé.

Výskumníci útočia na tento problém z viacerých uhlov. Niektorí sa zameriavajú na lepšie tréningové dáta. Iní pracujú na architektonických inováciách, ktoré udržiavajú konzistenciu scény. Ďalší obhajujú hybridné prístupy, ktoré kombinujú naučené svetové modely s explicitnými fyzikálnymi obmedzeniami.

Prelom Qwen 3-VL

Na strane vizuálno-jazykových modelov predstavuje Alibaba Qwen 3-VL súčasný stav techniky pre open-source modely.

Čo robí Qwen 3-VL obzvlášť zaujímavým, sú jeho "agentické" schopnosti. Model dokáže ovládať grafické rozhrania, rozpoznávať prvky UI, chápať ich funkcie a vykonávať reálne úlohy prostredníctvom vyvolania nástrojov.

Toto je most medzi porozumením a akciou, ktorý svetové modely potrebujú.

Prečo na tom záleží tvorcom

Ak ste tvorca videí, filmár alebo animátor, svetové modely sa vám môžu zdať vzdialené od vašej každodennej práce. Ale dôsledky sú bližšie, než si myslíte.

Súčasné AI video nástroje majú problémy s fyzickou konzistenciou. Objekty prechádzajú cez seba. Gravitácia sa správa nekonzistentne. Príčina a následok sa zamieňajú. Toto všetko sú symptómy modelov, ktoré dokážu generovať realistické pixely, ale skutočne nerozumejú fyzikálnym pravidlám, ktoré stoja za tým, čo zobrazujú.

Svetové modely trénované na masívnych video datasetoch by nakoniec mohli prúdiť späť do generovania videa, produkujúc AI nástroje, ktoré inherentne rešpektujú fyzikálne zákony. Predstavte si generátor videa, kde nemusíte promptovať "realistickú fyziku," pretože model už vie, ako realita funguje.

Cesta vpred

Svetové modely predstavujú azda najambicióznejší cieľ v AI: naučiť stroje rozumieť fyzickej realite tak, ako to robia ľudia. Nie prostredníctvom explicitného programovania, ale prostredníctvom pozorovania, inferencie a predstavivosti.

Stále sme na začiatku. Súčasné systémy sú pôsobivými demonštráciami, nie riešeniami pripravenými na produkciu. Ale trajektória je jasná.

Spoločnosti, ktoré masívne investujú do tejto oblasti, NVIDIA, Google DeepMind, OpenAI a početné startupy, stavia na to, že fyzická inteligencia je ďalšou hranicou po digitálnej inteligencii.

Vzhľadom na to, aké transformatívne boli LLM pre prácu založenú na texte, predstavte si dopad, keď AI dokáže porozumieť fyzickému svetu a interagovať s ním rovnako plynule.

To je prísľub video jazykových modelov. Preto na tejto hranici záleží.