世界模型與大型語言模型 (LLM) 在理解世界的方式上存在根本差異。世界模型旨在使人工智慧 (AI) 系統能夠理解和預測物理世界的運作方式。這種模型的核心是讓 AI 系統能夠從視覺和空間數據中學習內在的因果關係，並以此建立對未來狀態的預測能力。世界模型賦予 AI 系統「想像」未來情景的能力，使其能夠基於對世界的理解來規劃和執行行動。
大型語言模型 (LLM) 主要通過分析大量文本數據來學習語言模式，但缺乏對現實世界的基本理解和預測能力。楊立昆 (Yann LeCun) 認為 LLM 對物理世界的理解非常薄弱，無法真正實現通用人工智慧。他曾公開批評 LLM「比貓還笨」，並認為這種技術永遠無法達到人類智慧的水平。
相比之下，世界模型則強調通過感知和理解物理世界來實現更高級的 AI 功能，使 AI 系統能夠像人類一樣理解和預測物理世界的變化。這種方法使 AI 系統能夠更好地適應環境變化，並做出更明智的決策。世界模型旨在賦予 AI 系統更強的預測能力，使其能夠像人類一樣理解和應對複雜的現實世界情境。
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