世界模型研究结论:堆数据无用,关键是从数据里榨出更多;精确物理仍缺位
mangahomanga · x · 2026-10-13
针对 Animesh Garg 关于世界模型学习的两个提问(是否需要再增加 2-3 个数量级的数据、模型是否只学结果而非物理),研究者 mangahomanga 回应其论文发现:
- 单纯堆更多数据(无论多少)大概率不够,方向应是从现有数据中榨取更多信息,如更丰富的表征、先验和训练目标
- 完美精确的物理并非必需,直觉上正确的物理已可满足需求;但现有方法连直觉层面的正确物理都达不到,仍存在明显差距
Garg 追问的观点是:若模型只学到结果而非物理,那 policy evaluation 和 critic 学习可能就足够了,只需要在某种时空抽象层级上直觉正确的物理。
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