第二百六十二章 世界模型才是最好的（1/2）

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周一早晨，六点整。

水木大学博士生公寓的一间宿舍里，手机闹钟发出一阵蜂鸣声。

声音不大，但章闻铎已经睁开眼睛，伸手关掉了闹钟。

他没有赖床，也没摸手机，利落地翻身下床，洗漱，换上一件衬衫和牛仔裤，坐到电脑前。此时六点二十分。

硕博连读五年，章闻铎一直用这样严苛的作息要求自己。

经过一夜睡眠，昨晚那点微醺，以及因狂妄而生的不适，都已散得差不多。

现在还有更重要的事。

昨晚，汤圆的API静态测试集测试证明：它不是靠过拟合作弊的骗子。作为一个即将答辩的顶级计算机博士，章闻铎很清楚这意味着什么。

业界都在卷算力、卷参数、卷更大的模型，汤圆却给出另一种解答——数据质量究竟能把模型能力提高到什么程度。

这对前沿研究者价值不可估量。

章闻铎的博士研究方向并非传统基于语义关系的大语言模型。他认同不少业界先驱的判断：纯粹语义推断已经触到上限。

若想让人工智能研究突破到下一阶段，必须另辟新路。

这也是他昨晚敢当面质疑韩路一的原因。

虽然最终证明他判断错了，但这一点反而更有价值。

既然手里握着世界第一闭源模型的API，就不能浪费。

章闻铎调出博士论文核心代码——一个用于探测大模型内部是否具备反事实因果推理的“世界模型（WorldModel）”状态探针。

所谓世界模型，与当下流行的大语言模型（LLM）是完全不同的研究方向。大语言模型要做的，是基于前文推测后面会出现的“话”；世界模型要做的，则是基于前面的事件信息，推断现实世界中会发生的下一件“事”。

而状态探针探测的是：一个模型——无论内部实现机制为何——有没有能力用内部状态表达世界。

比如网上流传的一个经典笑话：如果你问AI大模型，“五米外有个洗车店，我要洗车，我该走着去还是开车去？”大部分AI都会回答走着去。

为什么？

因为“五米外”和“走路”在传统大语言模型中是注意力强关联，洗车店和开车作为弱信号被忽略了。

但问任何一个智力正常的成年人，都不太可能在这道题上翻车。

这就是语言模型在理解世界上的天然缺陷。章闻铎的论文讨论的，正是大语言模型与世界模型的关系。

学术界研究世界模型的学者一直分为两派。

一派认为，当前大语言模型这种基于语义的推理方向是条岔路，最终会走进死胡同；也就是说，做大语言模型永远成不了世界模型。

另一派则认为，语言是人类对世界的抽象，当大语言模型的能力进步到一定程度，它也可以具备世界模型的能力。

“死路派”和“殊途同归派”在这个问题上争论不休，至今没有哪一派能说服另一派。

章闻铎自己就是“死路派”。他对汤圆的质疑甚至不针对汤圆，而是对所有大语言模型都有抵触，觉得这些都是通往AGI道路上的歧途。

他提出过很多理论，但理论需要验证。

对研究者来说，最痛苦的事莫过于缺乏顶级模型的验证机会。

对中国研究者而言，还有更大一层障碍。

如今，境外最强的闭源模型对中国大陆研究者几乎断绝，偶尔能通过一些中转站测试，但模型能力不稳定，不确定中间有没有夹杂多余提示词，也无法进行大规模反复验证。

国内顶级模型又还没强到能产生有意义的行为分叉；差一点的模型，各种推理能力糊成一团，跑探针等于白跑。

章闻铎此前的诸多理论假设一直停留在纯数学推导阶段，也只能拿着一个半成品去论文答辩。

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