Відео мовні моделі: Наступний рубіж після LLM та AI агентів

Великі мовні моделі підкорили текст. Візуальні моделі опанували зображення. AI агенти навчились використовувати інструменти. Тепер з'являється нова категорія, яка може перевершити їх усіх: відео мовні моделі, або те, що дослідники дедалі частіше називають „світовими моделями".

Останні кілька років ми навчали штучний інтелект читати, писати і навіть міркувати над складними проблемами. Але ось у чому річ: усе це відбувається в цифровій сфері. ChatGPT може написати вам вірш про прогулянку лісом, але він не має жодного уявлення, як насправді відчувається переступити через повалене дерево чи нахилитись під низькою гілкою.

Світові моделі прийшли це змінити.

Що таке відео мовні моделі?

💡

Відео мовні моделі (VLM) одночасно обробляють візуальні послідовності та мову, дозволяючи AI розуміти не лише те, що є в кадрі, але й як сцени розвиваються з часом і що може статися далі.

Уявіть їх як еволюцію візуально-мовних моделей, але з ключовим доповненням: часове розуміння. У той час як стандартна VLM дивиться на одне зображення і відповідає на питання про нього, відео мовна модель спостерігає, як послідовності розгортаються, і вивчає правила, що керують фізичною реальністю.

Це не просто академічна цікавість. Практичні наслідки вражають.

Коли робот потребує підняти чашку кави, він не може просто розпізнати „чашку" на зображенні. Він повинен розуміти:

✓Як об'єкти поводяться, коли їх штовхають або піднімають
✓Що відбувається, коли рідини розхлюпуються
✓Як його власні рухи впливають на сцену
✓Які дії фізично можливі, а які неможливі

Ось тут вступають світові моделі.

Від симуляції до дії

🤖

Фізичний інтелект

Світові моделі генерують симуляції, подібні до відео, можливих майбутніх станів, дозволяючи роботам „уявляти" результати перед тим, як зобов'язатись до дій.

Концепція елегантна: замість жорсткого кодування фізичних правил, AI тренується на мільйонах годин відео, що показує, як насправді працює світ. Модель вивчає гравітацію, тертя, постійність об'єктів і причинність не з рівнянь, а зі спостереження.

NVIDIA Cosmos представляє одну з найамбітніших спроб у цьому напрямку. Їхня пропрієтарна світова модель розроблена спеціально для робототехнічних застосувань, де розуміння фізичної реальності не є опціональним. Це виживання.

Google DeepMind Genie 3 застосовує інший підхід, фокусуючись на інтерактивній генерації світів, де модель можна „грати" як середовище відеогри.

✗Традиційна робототехніка

Вручну закодовані фізичні правила, крихкі граничні випадки, дорогі сенсорні масиви, повільна адаптація до нових середовищ

✓Підхід світових моделей

Вивчена фізична інтуїція, граційна деградація, простіші апаратні вимоги, швидкий перехід до нових сценаріїв

Експеримент PAN

Дослідники з Університету Мохаммеда бін Заїда нещодавно представили PAN, загальну світову модель, яка проводить те, що вони називають „уявними експериментами" в контрольованих симуляціях.

🧪

Як працює PAN

Використовуючи Генеративне Латентне Передбачення (GLP) та архітектуру Causal Swin-DPM, PAN підтримує когерентність сцени протягом розширених послідовностей, водночас передбачаючи фізично правдоподібні результати.

Ключова інновація полягає у трактуванні моделювання світу як проблеми генеративного відео. Замість явного програмування фізики, модель вчиться генерувати продовження відео, які поважають фізичні закони. Коли дано початкову сцену та запропоновану дію, вона може „уявити", що станеться далі.

Це має глибокі наслідки для робототехніки. Перш ніж гуманоїдний робот потягнеться за тією чашкою кави, він може провести сотні симульованих спроб, вивчаючи, які кути підходу працюють, а які закінчуються кавою на підлозі.

Майбутнє з мільярдом роботів

Прогнозована кількість гуманоїдних роботів до 2050

Зростання інвестицій у робототехнічний AI з 2023

Це не довільні числа, взяті для драматичного ефекту. Галузеві прогнози справді вказують на майбутнє, де гуманоїдні роботи стануть такими ж поширеними, як смартфони. І кожному з них потрібні будуть світові моделі для безпечного функціонування поряд з людьми.

Застосування виходять за межі гуманоїдних роботів:

Зараз

Заводські симуляції

Навчання працівників у віртуальних середовищах перед розгортанням на фізичних заводських площах

2025

Автономні транспортні засоби

Системи безпеки, які передбачають сценарії аварій і вживають превентивних заходів

2026

Складська навігація

Роботи, які розуміють складні простори і адаптуються до змінюваних планувань

2027+

Домашні асистенти

Роботи, які безпечно навігують людськими житловими просторами і маніпулюють повсякденними предметами

Де генерація відео зустрічається з розумінням світу

Якщо ви стежили за AI генерацією відео, ви могли помітити певне перекриття тут. Інструменти, як-от Sora 2 та Veo 3, вже генерують напрочуд реалістичне відео. Хіба вони не є також світовими моделями?

І так, і ні.

OpenAI явно позиціонувала Sora як модель із можливостями симуляції світу. Модель очевидно щось розуміє про фізику. Подивіться на будь-яку генерацію Sora, і ви побачите реалістичне освітлення, правдоподібний рух і об'єкти, що поводяться здебільшого правильно.

Але є ключова різниця між генерацією відео, що виглядає правдоподібно, і справжнім розумінням фізичної причинності. Поточні генератори відео оптимізовані для візуального реалізму. Світові моделі оптимізовані для точності передбачень.

💡

Тест полягає не в тому „чи це виглядає реально?", а в тому „при даній дії X, чи модель правильно передбачає результат Y?" Це значно вища планка для подолання.

Проблема галюцинацій

Ось незручна правда: світові моделі страждають від тих самих проблем з галюцинаціями, що й LLM.

Коли ChatGPT впевнено стверджує хибний факт, це дратує. Коли світова модель впевнено передбачає, що робот може пройти крізь стіну, це небезпечно.

⚠️

Галюцинації світових моделей у фізичних системах можуть завдати реальної шкоди. Обмеження безпеки та шари верифікації є необхідними перед розгортанням поряд з людьми.

Поточні системи деградують на довших послідовностях, втрачаючи когерентність, чим далі вони проєктують у майбутнє. Це створює фундаментальну напругу: найкорисніші передбачення є довгостроковими, але вони також найменш надійні.

Дослідники атакують цю проблему з багатьох боків. Деякі фокусуються на кращих навчальних даних. Інші працюють над архітектурними інноваціями, що підтримують консистентність сцени. Ще інші виступають за гібридні підходи, що поєднують вивчені світові моделі з явними фізичними обмеженнями.

Прорив Qwen 3-VL

На стороні візуально-мовних моделей, Qwen 3-VL від Alibaba представляє поточний стан справ для моделей з відкритим кодом.

Флагманська модель Qwen3-VL-235B конкурує з провідними пропрієтарними системами у мультимодальних бенчмарках, що охоплюють загальні питання-відповіді, 3D прив'язку, розуміння відео, OCR та розуміння документів.

Що робить Qwen 3-VL особливо цікавим, це його „агентські" можливості. Модель може керувати графічними інтерфейсами, розпізнавати елементи UI, розуміти їхні функції та виконувати реальні завдання через виклик інструментів.

Це міст між розумінням і дією, який потрібен світовим моделям.

Чому це важливо для творців

Якщо ви відеотворець, кінематографіст або аніматор, світові моделі можуть здаватися далекими від вашої щоденної роботи. Але наслідки ближчі, ніж ви думаєте.

Поточні AI відео інструменти борються з фізичною консистентністю. Об'єкти проходять один крізь одного. Гравітація поводиться непослідовно. Причина і наслідок перемішуються. Усе це симптоми моделей, які можуть генерувати реалістичні пікселі, але насправді не розуміють фізичних правил, що лежать в основі того, що вони зображують.

Світові моделі, навчені на масивних відеодатасетах, зрештою могли б повернутись у генерацію відео, створюючи AI інструменти, які за своєю природою поважають фізичні закони. Уявіть генератор відео, де вам не потрібно запитувати „реалістичну фізику", тому що модель вже знає, як працює реальність.

💡

Пов'язане читання: Щоб дізнатися більше про те, як еволюціонує генерація відео, перегляньте наш глибокий аналіз дифузійних трансформерів та світових моделей у генерації відео.

Шлях уперед

Світові моделі представляють, можливо, найамбітнішу мету в AI: навчити машини розуміти фізичну реальність так, як це роблять люди. Не через явне програмування, а через спостереження, умовивід та уяву.

Ми ще на початку шляху. Поточні системи є вражаючими демонстраціями, а не готовими до виробництва рішеннями. Але траєкторія зрозуміла.

Що ми маємо зараз:

Обмежена когерентність послідовностей
Доменно-специфічні моделі
Високі обчислювальні витрати
Розгортання на дослідницькій стадії

Що наближається:

Розширене часове розуміння
Світові моделі загального призначення
Розгортання на периферійних пристроях
Комерційна робототехнічна інтеграція

Компанії, що інтенсивно інвестують у цю сферу, NVIDIA, Google DeepMind, OpenAI та численні стартапи, ставлять на те, що фізичний інтелект є наступним рубежем після цифрового інтелекту.

Зважаючи на те, наскільки трансформаційними були LLM для текстової роботи, уявіть вплив, коли AI зможе розуміти та взаємодіяти з фізичним світом так само вільно.

Це обіцянка відео мовних моделей. Ось чому цей рубіж має значення.

💡

Додаткове читання: Дослідіть, як AI відео вже трансформує творчі робочі процеси, у нашому висвітленні нативної аудіо генерації та корпоративного впровадження.