Khám phá cách mô hình thế giới đại diện cho bước đột phá lớn tiếp theo trong AI, cho phép máy móc hiểu trí tuệ không gian, dự đoán kết quả từ hành động và thúc đẩy các ứng dụng robotics có hiện thân.
Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang trải qua một sự chuyển mình căn bản. Sau nhiều năm thống trị của các mô hình ngôn ngữ lớn, những bộ óc sáng giá nhất của ngành đang hướng về một biên giới mới: mô hình thế giới. Các hệ thống này mang đến một cách tiếp cận hoàn toàn khác biệt với trí thông minh máy móc—tập trung vào việc hiểu các mối quan hệ không gian, dự đoán kết quả từ hành động và cho phép máy móc tương tác ý nghĩa với môi trường vật lý. Bài viết này khám phá sự xuất hiện của mô hình thế giới như một bước đột phá lớn tiếp theo trong AI, xem xét công nghệ, các công ty tiên phong và hàm ý cho tương lai của trí tuệ nhân tạo có hiện thân.
Mô hình thế giới đánh dấu một sự khác biệt căn bản so với các hệ thống dự đoán video truyền thống. Trong khi các mô hình video thông thường tập trung vào việc dự đoán khung hình tiếp theo có khả năng xảy ra hoặc chuỗi hình ảnh giải trí nhất, mô hình thế giới phải thực hiện một điều phức tạp hơn nhiều: chúng cần hiểu toàn bộ các khả năng và kết quả có thể xảy ra từ trạng thái hiện tại và các hành động trong môi trường. Về bản chất, mô hình thế giới học cách mô phỏng thực tế—dự đoán thế giới sẽ thay đổi ra sao dựa trên hành động của bạn.
Sự khác biệt này rất quan trọng. Một mô hình dự đoán video có thể tạo ra khung hình kế tiếp hợp lý, nhưng không nhất thiết hiểu về nhân quả hay quan hệ giữa hành động và hệ quả. Ngược lại, một mô hình thế giới phải nắm bắt được các mối quan hệ nhân quả này. Khi bạn thực hiện một hành động, mô hình thế giới sẽ tạo ra trạng thái tiếp theo dựa trên sự hiểu biết thực sự về cách hành động đó ảnh hưởng đến môi trường. Điều này phức tạp gấp nhiều lần so với mô hình video truyền thống bởi nó đòi hỏi hệ thống phải học về vật lý, quy tắc và động lực cơ bản của môi trường.
Ý nghĩa của mô hình thế giới vượt xa phạm vi học thuật. Chúng là mảnh ghép còn thiếu trong AI có hiện thân—công nghệ cần thiết để tạo ra máy móc hiểu và tương tác với không gian vật lý. Khi lĩnh vực này tiến xa hơn các mô hình AI dựa trên ngôn ngữ hướng tới robotics và hệ thống tự động, mô hình thế giới trở thành hạ tầng thiết yếu.
Ngành công nghiệp AI đã chứng kiến một cuộc chuyển đổi chưa từng có nhờ các mô hình ngôn ngữ lớn. Những hệ thống như GPT-4 cùng các kiến trúc tương tự đã thể hiện khả năng vượt trội trong hiểu, suy luận và sinh ngôn ngữ. Tuy nhiên, LLM gặp hạn chế cơ bản ở khả năng tư duy không gian và tương tác vật lý. Chúng có thể mô tả cách thực hiện một nhiệm vụ, nhưng không thể hình dung hay dự đoán hệ quả vật lý của hành động trong môi trường thực tế.
Khoảng trống này ngày càng hiện rõ khi các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp khám phá thế hệ ứng dụng AI tiếp theo. Một số diễn biến lớn đã thúc đẩy sự quan tâm đến mô hình thế giới:
Sự hội tụ của các yếu tố này đã tạo nên thời điểm mà mô hình thế giới được công nhận rộng rãi là biên giới lớn tiếp theo trong phát triển AI. Khác với con đường cải tiến LLM vốn khá hẹp, mô hình thế giới mở ra nhiều hướng nghiên cứu và ứng dụng đồng thời.
Trọng tâm trong cách tiếp cận của General Intuition là một tài sản dữ liệu vô cùng giá trị: quyền truy cập vào 3,8 tỷ clip trò chơi chất lượng cao đại diện cho hành vi và ra quyết định đỉnh cao của con người. Dữ liệu này đến từ Metal, nền tảng gaming 10 năm tuổi đã tích lũy clip từ 12 triệu người dùng—lớn hơn cả 7 triệu người dùng hoạt động hàng tháng của Twitch.
Phương pháp thu thập dữ liệu của Metal rất thông minh và giống với các hãng xe tự hành hàng đầu. Thay vì yêu cầu người dùng chủ động ghi lại và chọn lọc nội dung, Metal hoạt động ẩn trong nền khi người dùng chơi game. Khi có điều gì thú vị xảy ra, người dùng chỉ cần bấm nút để cắt lại 30 giây trước đó. Cách cắt clip hồi tố này, tương tự hệ thống báo lỗi của Tesla cho xe tự lái, đã tạo ra một tập dữ liệu chưa từng có về những khoảnh khắc hấp dẫn và hiệu suất đỉnh cao của con người.
Giá trị của tập dữ liệu này không thể đánh giá thấp. Khác với dữ liệu tổng hợp hay bộ dữ liệu huấn luyện được chọn lọc kỹ càng, clip của Metal thể hiện hành vi con người thực—quyết định, chiến lược và phản ứng của hàng triệu người chơi qua vô số tình huống game đa dạng. Sự đa dạng này rất quan trọng để huấn luyện mô hình thế giới có khả năng tổng quát hóa qua nhiều môi trường khác nhau. Bộ dữ liệu không chỉ gồm những pha thành công mà còn cả thất bại, phục hồi và giải quyết vấn đề sáng tạo—toàn bộ phổ hành vi của con người trong môi trường phức tạp.
Metal cũng xử lý thông minh các vấn đề về quyền riêng tư và thu thập dữ liệu bằng cách ánh xạ hành động với đầu vào hình ảnh và kết quả game, đảm bảo dữ liệu có thể sử dụng hợp lý cho AI mà vẫn tôn trọng quyền riêng tư người dùng.
Khi mô hình thế giới ngày càng trở thành trung tâm trong phát triển AI, thách thức về hiểu, phân tích và truyền đạt những tiến bộ này cũng trở nên phức tạp hơn. Đây là lúc các nền tảng như FlowHunt trở nên vô giá. FlowHunt chuyên tự động hóa toàn bộ quy trình nghiên cứu AI, tạo nội dung và xuất bản—biến bản chép video và nghiên cứu thô thành nội dung chuẩn SEO, chuyên nghiệp.
Với các tổ chức theo dõi sự phát triển của mô hình thế giới và AI có hiện thân, FlowHunt giúp tối ưu hóa quy trình:
Giao điểm giữa mô hình thế giới và trí tuệ nội dung là bước tiến tự nhiên trong cách nghiên cứu AI được truyền đạt và phổ biến. Khi mô hình thế giới giúp máy móc hiểu môi trường hình ảnh, các công cụ như FlowHunt giúp tổ chức hiểu và tận dụng kho nghiên cứu AI khổng lồ toàn cầu.
Một trong những minh chứng ấn tượng nhất cho công nghệ của General Intuition là phát triển các tác tử dựa trên thị giác học cách tương tác với môi trường chỉ qua quan sát pixel và dự đoán hành động—giống hệt như con người. Những tác tử này chỉ nhận đầu vào là khung hình hình ảnh và xuất ra hành động, không tiếp cận trạng thái game, biến nội bộ hay bất kỳ thông tin đặc quyền nào về môi trường.
Sự tiến bộ của các tác tử này qua thời gian cho thấy sức mạnh của việc mở rộng dữ liệu và tính toán. Các phiên bản đầu, phát triển chỉ bốn tháng trước buổi demo, thể hiện năng lực cơ bản: tác tử biết di chuyển trong môi trường, tương tác với các thành phần UI như bảng điểm (bắt chước hành vi con người) và tự thoát khỏi kẹt nhờ sử dụng cửa sổ trí nhớ 4 giây. Dù ấn tượng, các tác tử giai đoạn đầu vẫn mắc lỗi và chưa tinh vi.
Khi đội ngũ mở rộng cách tiếp cận—tăng dữ liệu, tài nguyên tính toán và cải tiến kiến trúc mô hình—năng lực của tác tử đã tăng vọt. Phiên bản hiện tại thể hiện:
| Năng lực | Mô tả | Ý nghĩa |
|---|---|---|
| Học bắt chước | Thuần túy học từ quan sát con người, không dùng RL | Tác tử kế thừa chiến lược và mô hình ra quyết định của con người |
| Hiệu suất thời gian thực | Tác tử hoạt động với tốc độ như con người | Cho phép ứng dụng thực tế trong môi trường tương tác |
| Ghi nhớ không gian | Tác tử giữ được bối cảnh môi trường qua thời gian | Hỗ trợ lập kế hoạch và ra quyết định chiến lược |
| Hành vi thích nghi | Tác tử điều chỉnh chiến thuật theo vật phẩm, trạng thái game | Thể hiện hiểu biết về bối cảnh và ràng buộc |
| Siêu năng lực vượt người | Đôi khi tác tử thực hiện được nước đi vượt khả năng người | Thể hiện kế thừa các pha đỉnh cao trong dữ liệu huấn luyện |
Điểm nổi bật ở đây là các tác tử này chỉ được huấn luyện theo kiểu học bắt chước—học từ con người mà không cần reinforcement learning hay tinh chỉnh thêm. Chuẩn của dữ liệu huấn luyện là hiệu suất con người, nhưng tác tử không chỉ học hành vi trung bình mà còn cả những khoảnh khắc xuất sắc trong tập dữ liệu. Điều này hoàn toàn khác với các cách tiếp cận như AlphaGo và nước đi 37, nơi hệ thống học chiến lược siêu nhân qua RL. Ở đây, năng lực vượt người xuất hiện tự nhiên nhờ học các khoảnh khắc đỉnh cao của người chơi.
Vượt lên dự đoán hành động, General Intuition đã phát triển các mô hình thế giới có khả năng sinh ra các khung hình tương lai dựa trên quan sát hiện tại và hành động dự đoán. Những mô hình này thể hiện các đặc tính vượt trội so với hệ thống sinh video trước đây và cho thấy sự hiểu biết thực sự về động lực vật lý.
Các mô hình thế giới này tích hợp nhiều năng lực phức tạp:
Độ nhạy chuột và chuyển động nhanh: Khác với các mô hình thế giới trước, hệ thống này hiểu và có thể sinh ra chuyển động camera nhanh, thao tác điều khiển chính xác—rất quan trọng cho giả lập thực tế trong game.
Ghi nhớ không gian và sinh dài hạn: Mô hình có thể tạo ra các chuỗi video mạch lạc kéo dài trên 20 giây, vẫn giữ được nhất quán không gian và trí nhớ về môi trường.
Hiểu vật lý vượt ra ngoài logic game: Ở một ví dụ ấn tượng, mô hình sinh ra rung camera khi có vụ nổ—một hiện tượng vật lý ngoài đời thật nhưng không có trong engine game. Điều này chứng tỏ mô hình đã học được nguyên lý vật lý thực từ video thực, không chỉ là quy tắc game.
Xử lý trường hợp quan sát không đầy đủ: Đáng chú ý nhất, mô hình xử lý tốt khi một phần môi trường bị che khuất. Khi có khói hoặc vật cản, mô hình không bị lỗi mà vẫn dự đoán đúng vật thể xuất hiện phía sau, thể hiện hiểu biết thực sự về sự tồn tại đối tượng và tư duy không gian.
Một trong những điểm mạnh nhất của cách tiếp cận của General Intuition là khả năng chuyển giao mô hình thế giới qua các miền. Đội ngũ đã huấn luyện mô hình trên các game ít thực tế, sau đó chuyển sang game thực tế hơn và cuối cùng là video thực tế. Bước tiến này rất quan trọng vì video thực tế không có ground truth cho nhãn hành động—bạn không thể biết chắc phím nào, chuột nào đã tạo ra chuỗi video cụ thể đó.
Bằng cách trước tiên huấn luyện trên game có ground truth, sau đó chuyển dần sang môi trường thực tế hơn và cuối cùng là video thực tế, mô hình học được cách tổng quát hóa qua khoảng cách giữa thực và ảo. Mô hình dự đoán hành động như thể một con người đang điều khiển chuỗi đó bằng bàn phím, chuột—cơ bản là học cách hiểu video thực như game được người chơi điều khiển.
Năng lực chuyển giao này mở ra hàm ý sâu rộng. Nghĩa là bất kỳ video nào trên Internet đều có thể trở thành dữ liệu pre-training cho mô hình thế giới. Kho video do con người tạo ra—từ thể thao, hướng dẫn đến camera giám sát—đều có thể dùng để huấn luyện hệ thống hiểu cách thế giới vận hành.
Tầm quan trọng của mô hình thế giới như một biên giới công nghệ được thể hiện rõ qua bức tranh đầu tư. Khi OpenAI đề nghị mua dữ liệu clip game của Metal với giá 500 triệu đô la, đó là tín hiệu rõ ràng rằng các phòng thí nghiệm AI lớn coi mô hình thế giới là hạ tầng trọng yếu. Tuy nhiên, các nhà sáng lập General Intuition đã chọn con đường khác: thay vì bán dữ liệu, họ xây dựng phòng thí nghiệm mô hình thế giới độc lập.
Khosla Ventures dẫn đầu vòng gọi vốn seed 134 triệu đô la cho General Intuition—khoản đầu tư seed đơn lẻ lớn nhất của Khosla kể từ OpenAI. Mức đầu tư này phản ánh niềm tin rằng mô hình thế giới đại diện cho một bước ngoặt tương đương với sự ra đời của LLM. Quyết định tài trợ cho một công ty độc lập thay vì mua lại cho thấy Khosla và các nhà đầu tư khác tin rằng mô hình thế giới sẽ là công nghệ nền tảng mà nhiều công ty và ứng dụng sẽ xây dựng dựa trên đó.
Xu hướng đầu tư này giống như thời kỳ đầu của LLM, khi các quỹ VC nhận ra rằng mô hình nền sẽ trở thành hạ tầng thiết yếu. Mô hình thế giới cũng vậy: chúng có khả năng trở thành công nghệ nền tảng cho robotics, hệ thống tự động, mô phỏng và AI có hiện thân.
Sự hội tụ giữa mô hình thế giới với robotics và AI có hiện thân là một trong những biên giới hứa hẹn nhất của trí tuệ nhân tạo. Robot cần hiểu hành động của mình ảnh hưởng đến môi trường vật lý như thế nào—chúng cần mô hình thế giới. Xe tự hành cần dự đoán tác nhân khác sẽ hành xử ra sao và hành động của mình tác động đến giao thông như thế nào—chúng cũng cần mô hình thế giới. Hệ thống tự động hóa công nghiệp cần hiểu tương tác vật lý phức tạp—chúng cũng cần mô hình thế giới.
Công nghệ mà General Intuition trình diễn cho thấy mô hình thế giới huấn luyện trên dữ liệu video đa dạng có thể chuyển giao sang tác vụ điều khiển robot. Một robot được huấn luyện trên mô hình thế giới hiểu vật lý, quan hệ không gian và hệ quả hành động sẽ có nền tảng để tổng quát hóa sang nhiệm vụ và môi trường mới. Đây là bước tiến lớn hướng đến trí tuệ nhân tạo tổng quát ở miền vật lý.
Hàm ý còn vượt xa robotics. Mô hình thế giới có thể mở ra:
Mô hình thế giới đại diện cho sự thay đổi căn bản trong cách trí tuệ nhân tạo tiếp cận việc hiểu và tương tác với thế giới vật lý. Khác với các mô hình ngôn ngữ lớn—vốn vượt trội về ngôn ngữ nhưng yếu về tư duy không gian—mô hình thế giới được thiết kế riêng để hiểu nhân quả, dự đoán kết quả từ hành động và cho phép máy móc tương tác ý nghĩa với môi trường.
Sự xuất hiện của General Intuition, được chống lưng bởi khoản đầu tư seed lớn nhất của Khosla Ventures kể từ OpenAI, cho thấy ngành công nghiệp đã nhận ra mô hình thế giới là biên giới lớn tiếp theo của AI. Việc công ty này sở hữu 3,8 tỷ clip game chất lượng cao—thể hiện hành vi và ra quyết định thực của con người—cung cấp nền tảng độc nhất để huấn luyện mô hình thế giới có khả năng tổng quát hóa mạnh mẽ.
Năng lực đã được chứng minh của tác tử dựa trên thị giác và mô hình thế giới của General Intuition—từ dự đoán hành động thời gian thực, xử lý trường hợp quan sát không đầy đủ đến chuyển giao qua khoảng cách thực-ảo—cho thấy chúng ta đang chứng kiến những giai đoạn đầu của công nghệ sẽ định hình lại robotics, hệ thống tự động và AI có hiện thân. Khi các hệ thống này trưởng thành và mở rộng, rất có thể chúng sẽ trở thành nền tảng cho thời đại AI tiếp theo, giống như LLM đã làm với hiện tại.
Trải nghiệm FlowHunt tự động hóa nội dung AI và quy trình SEO của bạn — từ nghiên cứu, tạo nội dung đến xuất bản và phân tích — tất cả tại một nơi.
Mô hình thế giới là một hệ thống AI học cách hiểu và dự đoán toàn bộ các trạng thái và kết quả có thể xảy ra dựa trên quan sát hiện tại và các hành động được thực hiện. Khác với mô hình dự đoán video truyền thống chỉ dự đoán khung hình tiếp theo, mô hình thế giới phải hiểu về nhân quả, vật lý và hệ quả của hành động trong môi trường.
Trong khi LLM xử lý và sinh văn bản dựa trên các mẫu ngôn ngữ, mô hình thế giới tập trung vào trí tuệ không gian và hiểu biết vật lý. Chúng dự đoán cách môi trường thay đổi dựa trên hành động, khiến chúng trở nên thiết yếu cho robotics, hệ thống tự động và các ứng dụng AI có hiện thân.
General Intuition (GI) là một công ty tách ra xây dựng các mô hình thế giới được huấn luyện trên hàng tỷ clip trò chơi điện tử từ Metal, nền tảng gaming 10 năm tuổi với 12 triệu người dùng. Công ty nhận được khoản đầu tư seed 134 triệu đô la từ Khosla Ventures—khoản đầu tư seed lớn nhất của Khosla kể từ OpenAI—để phát triển công nghệ mô hình thế giới độc lập.
Mô hình thế giới được huấn luyện trên dữ liệu game có thể chuyển giao sang hiểu video thực tế và các tác vụ điều khiển. Chúng giúp tác tử dựa trên thị giác hiểu và tương tác với môi trường vật lý, từ đó ứng dụng vào robotics, xe tự hành, tự động hóa công nghiệp và các trường hợp AI có hiện thân khác.
Arshia là Kỹ sư Quy trình AI tại FlowHunt. Với nền tảng về khoa học máy tính và niềm đam mê AI, anh chuyên tạo ra các quy trình hiệu quả tích hợp công cụ AI vào các nhiệm vụ hàng ngày, nâng cao năng suất và sự sáng tạo.
FlowHunt tối ưu hóa toàn bộ quy trình nghiên cứu, phân tích và xuất bản thông tin chi tiết về AI—từ xử lý bản chép lời đến tạo nội dung chuẩn SEO.
Khám phá những bước tiến vượt bậc của ChatGPT-5, các trường hợp ứng dụng, tiêu chuẩn đánh giá, bảo mật, giá cả và định hướng tương lai trong hướng dẫn toàn diện...
Sinh văn bản với các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đề cập đến việc sử dụng các mô hình học máy tiên tiến để tạo ra văn bản giống như con người từ các gợi ý. Khám p...
Chúng tôi đã kiểm tra và xếp hạng khả năng viết của 5 mô hình phổ biến có trên FlowHunt để tìm ra LLM tốt nhất cho viết nội dung....
Đồng Ý Cookie
Chúng tôi sử dụng cookie để cải thiện trải nghiệm duyệt web của bạn và phân tích lưu lượng truy cập của mình. See our privacy policy.
