Video jezički modeli: Sledeća granica posle LLM-ova i AI agenata

Poslednjih nekoliko godina proveli smo učeći AI da čita, piše i čak razmišlja o složenim problemima. Ali evo problema: sve to se dešava u digitalnom svetu. ChatGPT može da vam napiše pesmu o šetnji kroz šumu, ali nema pojma kako zapravo izgleda prekoračiti palo stablo ili se sagnuti ispod niske grane.

Modeli sveta su tu da to promene.

Šta su video jezički modeli?

Zamislite ih kao evoluciju vizuelno-jezičkih modela, ali sa ključnim dodatkom: vremenskim razumevanjem. Dok standardni VLM gleda jednu sliku i odgovara na pitanja o njoj, video jezički model posmatra kako se sekvence odvijaju i uči pravila koja upravljaju fizičkom realnošću.

Ovo nije samo akademska radoznalost. Praktične implikacije su zapanjujuće.

Kada robot treba da podigne šoljicu kafe, ne može samo da prepozna "šoljicu" na slici. Mora da razume:

• ✓Kako se objekti ponašaju kada se guraju ili podižu
• ✓Šta se dešava kada se tečnosti prolivaju
• ✓Kako njegovi sopstveni pokreti utiču na scenu
• ✓Koje akcije su fizički moguće, a koje nemoguće

Tu na scenu stupaju modeli sveta.

Od simulacije do akcije

Koncept je elegantan: umesto hardkodiranja fizičkih pravila, trenirate AI na milionima sati videa koji pokazuju kako svet zapravo funkcioniše. Model uči gravitaciju, trenje, postojanost objekata i kauzalnost ne iz jednačina, već iz posmatranja.

NVIDIA Cosmos predstavlja jedan od najambicioznijih pokušaja u ovome. Njihov vlasnički model sveta dizajniran je specifično za robotske aplikacije, gde razumevanje fizičke realnosti nije opciono. To je pitanje opstanka.

Google DeepMind Genie 3 zauzima drugačiji pristup, fokusirajući se na interaktivno generisanje svetova gde se model može "igrati" kao okruženje video igre.

PAN eksperiment

Istraživači sa Mohamed bin Zayed University nedavno su predstavili PAN, opšti model sveta koji izvodi ono što nazivaju "misaoni eksperimenti" u kontrolisanim simulacijama.

Ključna inovacija je tretiranje modelovanja sveta kao problema generativnog videa. Umesto eksplicitnog programiranja fizike, model uči da generiše nastavke videa koji poštuju fizičke zakone. Kada dobije početnu scenu i predloženu akciju, može da "zamisli" šta se dešava dalje.

Ovo ima duboke implikacije za robotiku. Pre nego što humanoidni robot posegne za tom šoljicom kafe, može da pokrene stotine simuliranih pokušaja, učeći koji uglovi prilaska funkcionišu, a koji završavaju sa kafom na podu.

Budućnost od milijardu robota

Ovo nisu proizvoljni brojevi izvučeni za dramatičan efekat. Industrijske projekcije zaista ukazuju na budućnost gde humanoidni roboti postaju jednako uobičajeni kao pametni telefoni. I svaki od njih će trebati modele sveta da bi bezbedno funkcionisao pored ljudi.

Primene prevazilaze humanoidne robote:

Gde se generisanje videa sreće sa razumevanjem sveta

Ako pratite AI generisanje videa, možda ste primetili neko preklapanje ovde. Alati kao što su Sora 2 i Veo 3 već generišu izuzetno realistične video zapise. Zar to nisu takođe modeli sveta?

Da i ne.

OpenAI je eksplicitno pozicionirao Soru kao model sa mogućnostima simulacije sveta. Model očigledno nešto razume o fizici. Pogledajte bilo koju Sora generaciju i videćete realistično osvetljenje, verodostojan pokret i objekte koji se uglavnom ponašaju ispravno.

Ali postoji ključna razlika između generisanja video zapisa koji izgledaju verodostojno i stvarnog razumevanja fizičke kauzalnosti. Trenutni generatori videa su optimizovani za vizuelni realizam. Modeli sveta su optimizovani za prediktivnu tačnost.

Problem halucinacija

Evo neugodne istine: modeli sveta pate od istih problema sa halucinacijama kao i LLM-ovi.

Kada ChatGPT samouvereno iznese netačnu činjenicu, to je iritantno. Kada model sveta samouvereno predvidi da robot može proći kroz zid, to je opasno.

Trenutni sistemi degradiraju tokom dužih sekvenci, gubeći koherentnost što dalje projektuju u budućnost. Ovo stvara fundamentalnu tenziju: najkorisnije predikcije su dugoročne, ali su ujedno i najmanje pouzdane.

Istraživači napadaju ovaj problem iz više uglova. Neki se fokusiraju na bolje podatke za obuku. Drugi rade na arhitektonskim inovacijama koje održavaju konzistentnost scene. Treći zagovaraju hibridne pristupe koji kombinuju naučene modele sveta sa eksplicitnim fizičkim ograničenjima.

Proboj Qwen 3-VL

Na strani vizuelno-jezičkih modela, Alibaba Qwen 3-VL predstavlja trenutno stanje tehnike za open-source modele.

Ono što Qwen 3-VL čini posebno interesantnim su njegove "agentske" sposobnosti. Model može da upravlja grafičkim interfejsima, prepoznaje elemente korisničkog interfejsa, razume njihove funkcije i izvršava zadatke u stvarnom svetu kroz pozivanje alata.

Ovo je most između razumevanja i akcije koji modeli sveta trebaju.

Zašto je ovo važno za kreatore

Ako ste video kreator, filmski stvaralac ili animator, modeli sveta vam se mogu činiti daleko od vašeg svakodnevnog rada. Ali implikacije su bliže nego što mislite.

Trenutni AI video alati imaju problema sa fizičkom konzistentnošću. Objekti prolaze jedan kroz drugi. Gravitacija se ponaša nekonzistentno. Uzrok i posledica se mešaju. Sve su to simptomi modela koji mogu generisati realističke piksele, ali zapravo ne razumeju fizička pravila koja stoje iza onoga što prikazuju.

Modeli sveta trenirani na masivnim video skupovima podataka na kraju bi mogli doprineti generisanju videa, proizvodeći AI alate koji inherentno poštuju fizičke zakone. Zamislite generator videa gde ne morate da tražite "realističnu fiziku" jer model već zna kako realnost funkcioniše.

Put napred

Modeli sveta predstavljaju možda najambiciozniji cilj u AI: naučiti mašine da razumeju fizičku realnost onako kako to čine ljudi. Ne kroz eksplicitno programiranje, već kroz posmatranje, zaključivanje i imaginaciju.

Još smo na početku. Trenutni sistemi su impresivne demonstracije, ne rešenja spremna za produkciju. Ali putanja je jasna.

Kompanije koje masivno ulažu u ovu oblast, NVIDIA, Google DeepMind, OpenAI i brojni startap-ovi, kladе se da je fizička inteligencija sledeća granica posle digitalne inteligencije.

S obzirom na to koliko su LLM-ovi bili transformativni za rad zasnovan na tekstu, zamislite uticaj kada AI bude mogao da razume i interaguje sa fizičkim svetom jednako tečno.

To je obećanje video jezičkih modela. Zato je ova granica bitna.