Video jezikovni modeli: Naslednja meja po LLM-jih in AI agentih

Zadnjih nekaj let smo umetno inteligenco učili brati, pisati in celo sklepati skozi kompleksne probleme. Ampak tukaj je stvar: vse to se dogaja v digitalni sferi. ChatGPT vam lahko napiše pesem o sprehodu skozi gozd, vendar nima pojma, kako se dejansko počuti prestopiti čez podrtega drevesa ali se skloniti pod nizko vejo.

Svetovni modeli so tukaj, da to spremenijo.

Kaj so video jezikovni modeli?

Predstavljajte si jih kot evolucijo vizualno-jezikovnih modelov, vendar s ključnim dodatkom: časovno razumevanje. Medtem ko standardni VLM gleda posamezno sliko in odgovarja na vprašanja o njej, video jezikovni model opazuje, kako se zaporedja odvijajo, in se uči pravil, ki vladajo fizični resničnosti.

To ni zgolj akademska radovednost. Praktične posledice so osupljive.

Ko mora robot pobrati skodelico kave, ne more le prepoznati „skodelice" na sliki. Mora razumeti:

• ✓Kako se predmeti obnašajo, ko jih potiskamo ali dvigamo
• ✓Kaj se zgodi, ko se tekočine polivajo
• ✓Kako njegovi lastni gibi vplivajo na prizor
• ✓Katera dejanja so fizično mogoča in katera nemogoča

Tu nastopijo svetovni modeli.

Od simulacije do dejanja

Koncept je eleganten: namesto trdega kodiranja fizikalnih pravil AI urediš na milijonih ur videa, ki prikazuje, kako svet dejansko deluje. Model se nauči gravitacije, trenja, obstojnosti predmetov in vzročnosti ne iz enačb, temveč iz opazovanja.

NVIDIA Cosmos predstavlja enega najbolj ambicioznih poskusov na tem področju. Njihov lastniški svetovni model je zasnovan posebej za robotske aplikacije, kjer razumevanje fizične resničnosti ni neobvezno. Je preživetje.

Google DeepMind Genie 3 ima drugačen pristop, osredotoča se na interaktivno generiranje svetov, kjer se model lahko „igra" kot okolje video igre.

Eksperiment PAN

Raziskovalci na Univerzi Mohameda bin Zayeda so nedavno predstavili PAN, splošni svetovni model, ki izvaja tisto, kar imenujejo „miselni eksperimenti" v nadzorovanih simulacijah.

Ključna inovacija je obravnava modeliranja sveta kot problema generativnega videa. Namesto eksplicitnega programiranja fizike se model nauči generirati video nadaljevanja, ki spoštujejo fizikalne zakone. Ko dobi začetni prizor in predlagano dejanje, lahko „zamišlja", kaj se zgodi naprej.

To ima globoke posledice za robotiko. Preden humanoidni robot seže po tisti skodelici kave, lahko izvede na stotine simuliranih poskusov in se nauči, kateri koti pristopa delujejo in kateri končajo s kavo na tleh.

Prihodnost z milijardo robotov

To niso poljubne številke, izvlečene za dramatičen učinek. Industrijske projekcije resnično kažejo na prihodnost, kjer bodo humanoidni roboti postali tako pogosti kot pametni telefoni. In vsak eden od njih bo potreboval svetovne modele za varno delovanje ob ljudeh.

Aplikacije segajo čez humanoidne robote:

Kjer se generiranje videa sreča z razumevanjem sveta

Če ste sledili AI generiranju videa, ste morda opazili nekaj prekrivanja tukaj. Orodja, kot sta Sora 2 in Veo 3, že generirajo presenetljivo realističen video. Ali niso tudi oni svetovni modeli?

Da in ne.

OpenAI je Soro eksplicitno pozicioniral kot model z zmožnostmi simulacije sveta. Model očitno nekaj razume o fiziki. Poglejte katerokoli generacijo Sore in boste videli realistično osvetlitev, verjetno gibanje in predmete, ki se večinoma pravilno obnašajo.

Vendar obstaja ključna razlika med generiranjem videa, ki izgleda verjetno, in resničnim razumevanjem fizične vzročnosti. Trenutni generatorji videa so optimizirani za vizualni realizem. Svetovni modeli so optimizirani za napovedno natančnost.

Problem halucinacij

Tukaj je neprijetna resnica: svetovni modeli trpijo za enakimi težavami s halucinacijami, ki pestijo LLM-je.

Ko ChatGPT samozavestno izreče lažno dejstvo, je to nadležno. Ko svetovni model samozavestno napove, da lahko robot hodi skozi steno, je to nevarno.

Trenutni sistemi degradirajo skozi daljša zaporedja, izgubljajo koherentnost, kolikor dlje projicirajo v prihodnost. To ustvarja temeljno napetost: najuporabnejše napovedi so dolgoročne, vendar so tudi najmanj zanesljive.

Raziskovalci napadajo ta problem iz več kotov. Nekateri se osredotočajo na boljše učne podatke. Drugi delajo na arhitekturnih inovacijah, ki ohranjajo konsistentnost prizora. Spet drugi zagovarjajo hibridne pristope, ki kombinirajo naučene svetovne modele z eksplicitnimi fizikalnimi omejitvami.

Preboj z Qwen 3-VL

Na strani vizualno-jezikovnih modelov Alibabov Qwen 3-VL predstavlja trenutno stanje tehnike za odprtokodne modele.

Kar Qwen 3-VL naredi še posebej zanimiv, so njegove „agentske" zmožnosti. Model lahko upravlja grafične vmesnike, prepoznava elemente uporabniškega vmesnika, razume njihove funkcije in izvaja naloge iz resničnega sveta prek klicanja orodij.

To je most med razumevanjem in dejanjem, ki ga svetovni modeli potrebujejo.

Zakaj je to pomembno za ustvarjalce

Če ste video ustvarjalec, filmski ustvarjalec ali animator, se svetovni modeli morda zdijo oddaljeni od vašega vsakdanjega dela. Vendar so posledice bližje, kot mislite.

Trenutna AI video orodja se borijo s fizično konsistentnostjo. Predmeti prehajajo drug skozi drugega. Gravitacija se obnaša nekonsistentno. Vzrok in posledica se pomešata. Vse to so simptomi modelov, ki lahko generirajo realistične piksle, vendar resnično ne razumejo fizikalnih pravil, ki stojijo za tem, kar upodabljajo.

Svetovni modeli, urjeni na obsežnih video podatkovnih zbirkah, bi se sčasoma lahko prelili nazaj v generiranje videa, kar bi ustvarilo AI orodja, ki inherentno spoštujejo fizikalne zakone. Predstavljajte si generator videa, kjer vam ni treba zahtevati „realistične fizike", ker model že ve, kako resničnost deluje.

Pot naprej

Svetovni modeli predstavljajo morda najbolj ambiciozen cilj v umetni inteligenci: naučiti stroje razumeti fizično resničnost tako, kot to počnejo ljudje. Ne skozi eksplicitno programiranje, temveč skozi opazovanje, sklepanje in domišljijo.

Še vedno smo na začetku. Trenutni sistemi so impresivne demonstracije, ne produkcijsko pripravljene rešitve. Vendar je trajektorija jasna.

Podjetja, ki močno vlagajo na tem področju, NVIDIA, Google DeepMind, OpenAI in številni startupi, stavijo, da je fizična inteligenca naslednja meja po digitalni inteligenci.

Glede na to, kako transformativni so bili LLM-ji za delo z besedilom, si predstavljajte vpliv, ko bo umetna inteligenca zmožna razumeti in se povezovati s fizičnim svetom enako tekoče.

To je obljuba video jezikovnih modelov. Zato je ta meja pomembna.