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世界模型试图学习环境的因果结构和状态转移规律,与传统生成模型在统计层面捕捉数据分布相关性的方式有本质区别
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9/5/2026
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Unverified世界模型本质上是学习环境的动力学方程——给定当前状态和动作,预测下一个状态74% similarVerified模型漂移是指生产环境中输入数据分布随时间变化导致模型预测质量下降69% similarUnverified模型漂移是被动发生的现实世界变化映射,而追溯性变更是主动的、人为的干预68% similarUnverified对Kimi、GLM等模型做预填时,推理长度的分布会发生统计显著的偏移并向某个源模型对齐66% similarUnverified全局模型(Global Models)通过分层/分组建模或单一全局模型加特征工程,可捕捉跨序列共性并减少模型数量66% similar
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