克拉玛依市网站建设_网站建设公司_原型设计_seo优化

要说2025年AI圈最火的是什么，智能体（Agent）当仁不让。从AutoGPT到各类AI助理，Agent几乎成了AI落地的代名词。

2026，新风向，似乎是——世界模型（World Models） × 具身智能（Embodied AI），将Agentic AI落地推向物理世界，成为新商业变量。

过去这一年，具身智能已在发力，

• 国内顶尖高校密集出手：清华大学11月30日揭牌“具身智能与机器人研究院”，由自动化系主任张涛教授领衔；复旦大学早在今年1月就成立了“可信具身智能研究院”；北航、北大也纷纷跟进，成立相关研究中心或挂靠实验室。
• AI顶会NeurIPS 2025：录用5,984篇文章得出的技术热点，Agent 与具身智能

学术界如此高调布局，背后指向一个共识：具身智能，而它的下一站，必须拥有“世界模型”。

那么，什么是“世界模型”？简单说，就是AI对物理环境的内部模拟与预测能力——它不只是“看到”现在，更要能“想象”未来。将世界模型融入视觉-语言-行动（VLA）与导航（VLN）系统，已成为提升机器人长程推理、样本效率与安全性的关键路径。

2026，也许我们会见证：

• 机器人不再只是“执行者”，而是“想象者+规划者”
• 模型不只学习数据，更学习物理规律与因果逻辑
• Agent智能体在虚拟世界中“预演”成功，再到现实世界中精准落地

基于世界模型的具身智能体框架示例：展示了近期在操控（VLA）与导航（VLN）研究中的应用。

传统 VLA/VLN 把感知-语言-动作当“端到端黑箱”训练，存在两大硬伤：

1. 短视：缺乏显式未来状态预测，长程规划吃力。
2. 脆弱：换环境/物体分布就崩，泛化差。
   世界模型带来 4 把斧头：
   ① 样本效率：想象 rollout 替代昂贵真机交互
   ② 长程推理：显式状态转移，支持 MPC/MCTS
   ③ 安全：先“脑内试玩”再真机执行
   ④ 主动规划：从“被动反应”到“预见未来”

三大架构范式全景

具身智能中世界模型的架构三大范式：

• 模块化架构——世界模型与策略为相互独立的模块；
• 顺序化架构——世界模型先生成高层计划，再指导独立的策略执行；
• 统一化架构——将世界预测与动作生成融合于一个端到端网络，并联合训练。

模块化：WM 与 Policy 做“分工”

图 4 左右两侧分别对应 Type A/B 流程

• 角色分配
  – WM = 环境模拟器（像素或隐空间）
  – Policy = 策略优化器（RL/Planner）
• 两种玩法

1. 迭代模拟器（Type A）：闭环梯度优化，如 DayDreamer 用 RSSM 想象 rollout 更新 Actor-Critic。
2. 候选评估器（Type B）：开环一次性打分，如 NWM 生成 100 条轨迹视频，用价值函数排序选最优。

表 2 20+ 模块化论文。

Tips 总结
✅ 可解释、模块复用、易调试
❌ WM 一旦预测不准，Policy 会被带偏；信息瓶颈明显。

顺序化：先“想”后“干”的两级流水线

• 核心思想

1. WM 先自回归地生成“未来目标”——可以是图像、点云或语言坐标。
2. 下游轻量级策略（IDM、Diffusion Policy）再条件于该目标生成低层动作。

图 5 一目了然三条路线差异。

• 三条技术路线

1. Neural Future States：从视频生成模型中间层抽特征，如 VPP 取 U-Net 上采样块。
2. Explicit Latent States：自监督预训练离散/连续潜码，如 LAPA、UniVLA。
3. Pixel-level States：直接合成未来帧，再用 IDM 反推动作，如 UniPi、RoboDreamer。

表 3 按输出模态分类列出 30+ 工作

Tips 总结
✅ 天然支持“跨本体迁移”——同样目标图像，不同机械臂都能学；长程规划友好。
❌开环脆弱：一旦想象目标物理不可达，后续全崩；需要“可行性检查器”辅助。

统一化：把“预测”和“控制”揉成一个大网络

图 6 展示统一架构“一边做梦一边出招”的端到端循环。

• 形式化
  同一组参数 γ 同时输出未来状态 ŝ 和动作 â：
  (ŝ, â) = M_γ(s_, l)
• ** backbone 家族**
  –自回归 Transformer：GR-1、GR-2、CoT-VLA 把图像 token、动作 token、文本 token 放同一词表做 next-token prediction。
  –扩散模型：UWM、PAD 把状态&动作拼接成噪声向量联合去噪，一步出图像+动作。
  –语言即状态：NavCoT、EO-1 只输出文本坐标或房间标签，轻量化适合导航。

表 4 汇总 30+ 统一化工作，标注是否依赖未来状态生成动作。

Tips 总结
✅ 梯度直接回传，任务性能通常最高；隐式动力学建模更准。
❌ 黑箱、可解释性差；图像 token 序列超长，推理开销大；训练不稳定（梯度尺度差异）。

最后

世界模型正在把“感知-语言-行动”这条单向链升级为“感知-语言-想象-行动”的闭环认知。 先选型、再落地：

• 要白盒 → 模块化
• 要迁移 → 顺序化
• 要性能 → 统一化

Integrating World Models into Vision Language Action and Navigation: A Comprehensive Surveyhttps://doi.org/10.36227/techrxiv.176531987.77979037/v1

AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

掌握大模型技能，就是把握高薪未来。

那么，普通人如何抓住大模型风口？

AI技术的普及对个人能力提出了新的要求，在AI时代，持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人，都需要不断更新知识体系，提升与AI协作的能力，以适应不断变化的工作环境。

因此，这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》，包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等，带你从零基础入门到精通，快速掌握大模型技术！

由于篇幅有限，有需要的小伙伴可以扫码获取！

1. 成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。这里，我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。

2. 大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

3. 大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

4. 大模型项目实战

学以致用，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

5. 大模型行业报告

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

6. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

为什么大家都在学AI大模型？

随着AI技术的发展，企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。金融+AI、制造+AI、医疗+AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。

同时很多人面临优化裁员，近期科技巨头英特尔裁员2万人，传统岗位不断缩减，因此转行AI势在必行！

这些资料有用吗？

这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

大模型全套学习资料已整理打包，有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码，免费领取【保证100%免费】