General Agents Need World Models

新闻领域有一个不成文的规律叫做：新闻越短，事情越大。

学术界可能存在另一个规律：标题越短，贡献越大。

比如，当前这一波AI热潮，自注意力机制的Transformer，来源于2017年Google发布的论文Attention is All You Need，标题只有5个单词。

前几天，还是Google，又发了一篇标题同样只有5个单词的论文，General Agents Need World Models，核心是下面这张图：

通用智能体需要世界模型，Google DeepMind团队发现AGI的必经之路

(p-规则，g-目标，π-世界模型）

2025年6月谷歌DeepMind团队，在第42届国际机器学习会议（ICML）上发表General Agents Need World Models，发现通用智能体需要世界模型，正如论文标题一样。

在通用智能体发展上，存在无模型和有模型两种路径。

但是我认为无模型是不是真的无模型？比如我做石油，我从没学过石油理论，我当时怎么做的？我在看了增产理论后，通过与日常常识的对比，借鉴了其他领域的常识，迁移到石油领域，和石油理论进行对比，采用了日常常识的方法，结果是正确的。你能说我是无模式的吗？只是说我在石油方面无模式，而石油方面的一般模式和一般的常识模式是想通的。在《中庸》有句话，“人为道，而远人，非为道也”。可以说是领域模式是个别模式，个别模式包含一般模式，所以为迁移提供了可能。

这在解决一些问题是可以的。但是特别专业的，没有基础，还是需要领域的。当然任何专业，都可以用日常语言来说清，说不清，只是停留在专业领域，那就是还没有到普遍层面。
如果受过专业的哲学训练，就能预知发展的规律，那就是不仅是普遍的模型，而是变化的模型。

与其这样有你无他，不如说是层次的问题。
可以说是四个层次，记叙，比拟，普遍，变化。有无不过是程度的不同。

（二）

至于决策模式和行为的互推，可以说是学习的互为问题。

实战派到一定程度，自然会进行总结表达，抽象。

理论派也需要实战，进行验证，复盘，总结。

没有理论的实践即非实践，没有实践的理论即非理论。

不必至于一段，做对了都是一样的，做不对各有各的不对。

通用智能体需要世界模型，Google DeepMind团队发现AGI的必经之路 (msn.cn)

论文地址：https://www.arxiv.org/abs/2506.01622

0和1 ，并非非0即1，还有与非，与或，还有01010100000通信记叙，比拟规则，模式普遍，transformer变化！而变化才是GAI的开始。