原文摘要

现在的世界模型，值得批判。

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进一步信息揣测

• 世界模型的局限性未被公开讨论：论文指出当前AI领域热门的“世界模型”方向存在根本性缺陷，但主流宣传中往往强调其潜力而非局限性，这些批判性观点通常只在学术圈或深度技术讨论中流传。
• AGI实现的隐性障碍：研究者暗示大语言模型（如ChatGPT）与真正AGI的差距不仅在于数据规模，更在于缺乏人类式的“心理模拟”能力（如多结果推演和复杂任务泛化），这一观点在商业宣传中常被淡化。
• 学术与工业界的认知鸿沟：论文作者来自顶尖院校（CMU、MBZUAI等），其批判性结论可能反映学术界对工业界盲目追求模型规模的担忧，但企业为融资需要往往回避这类讨论。
• 未公开的模型训练成本：文中提到“完美模拟环境”的假设，实际隐含了对算力资源的极高需求，而行业内部知晓这种需求在现实中难以满足，但公开报告中很少提及经济可行性问题。
• 人类认知架构的逆向工程难点：研究者指出人类大脑的多任务统一处理能力尚未被AI复现，暗示当前神经网络的底层设计可能存在方向性错误，这一反思在技术乐观主义盛行的环境下较少被传播。
• 利益相关方的选择性披露：文章转载自“机器之心”（知名AI媒体），但原始论文的批判性内容可能被摘要或案例简化，深度技术细节和负面结论通常需要付费获取或阅读完整论文才能了解。