PhiZero 開創了「物理語言」，使人工智慧的世界模型能夠像人類一樣思考

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2026-09-04

CarlLopez

在當今大型模型的格局中，影片生成日益被視為具身智慧的基礎模擬器。然而，大多數主流方法依賴於直接的像素空間預測，這往往導致物理定律不穩定或不一致。為解決這項關鍵的產業挑戰，我們的研究團隊正式推出了 PhiZero——一個嶄新的物理世界模型。 PhiZero 突破了傳統的盲預測框架，創新性地融入「物理語言」，使人工智慧能在影片生成之前進行明確的物理推理。

PhiZero 的核心在於引入了一種稱為「物理語言」的離散表示法。透過在龐大的戶外影片資料集上進行自監督學習，這種語言能提取狀態轉換模式，並捕捉跨多種視覺情境的動態演化規則。藉此，該模型採用「先推理、後渲染」的架構：首先在物理語言空間內自主推斷未來世界演化軌跡，隨後將其傳遞給專用的擴散解碼器以進行高解析度影片合成。這種將底層動態模擬與像素級合成分離的做法，顯著提升了物理一致性。

從技術層面來看，該系統由兩個關鍵模組組成：分詞器與推理器。物理語言分詞器採用過渡層級的 Q-Former，用以捕捉相鄰狀態之間的變化，並透過有限的標量量化生成緊湊的離散符號。隨後，擴散解碼器會根據初始幀與這些離散符號，重建詳細的視覺影像。與此同時，物理語言推理器以預訓練的視覺語言模型為初始化基礎，能根據首幀影像及基於文字的動作意圖，精確預測未來的物理語言序列。

基準測試結果證實，PhiZero 在多項物理推理與影片生成測試中均達到最先進水準，包括 Physics-IQ Verified、PhyGround 及 WorldModelBench。無論是處理碰撞引起的物體位移、重力驅動的變形，還是複雜的連鎖反應，該模型均展現出高度逼真的物理合理性。

隨著具身智能與機器人技術的加速發展，PhiZero 的問世為可控且互動的世界建模開闢了一條新路徑。它勢將在長期模擬與動作轉移情境中發揮關鍵作用。

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