首页PhiZero 开创了“物理语言”领域，使人工智能世界模型能够像人类一样思考
在当今大型模型盛行的背景下，视频生成越来越被视为具身智能的基础模拟器。然而，大多数主流方法依赖于直接的像素空间预测，这往往导致物理定律不稳定或不一致。为解决这一关键的行业挑战，我们的研究团队正式推出了PhiZero ——一种全新的物理世界模型。 PhiZero 突破了传统的盲预测模式，创新性地融入了“物理语言”，使人工智能能够在视频生成之前进行显式的物理推理。
PhiZero 的核心在于引入了一种名为“物理语言”的离散表示。通过在海量户外视频数据集上进行自监督学习，该语言能够提取状态转换模式，从而捕捉不同视觉场景下的动态演化规律。 基于此，该模型采用“先推理、后渲染”的架构：首先在物理语言空间内自主推断未来世界演化轨迹，随后将这些轨迹传递给专门的扩散解码器，以实现高清视频合成。这种将底层动力学模拟与像素级合成分离的做法，显著提升了物理一致性。
从技术角度看，该系统由两个关键模块组成：分词器和推理器。物理语言分词器采用过渡级 Q-Former 来捕捉相邻状态之间的变化，并通过有限的标量量化生成紧凑的离散符号。随后，扩散解码器基于初始帧和这些离散符号重建出详细的视觉图像。 与此同时，物理语言推理器以预训练的视觉-语言模型为初始化基础，能够根据首帧和基于文本的动作意图，准确预测未来的物理语言序列。
基准测试结果证实，PhiZero 在多项物理推理和视频生成测试中均达到了最先进水平，包括 Physics-IQ Verified、PhyGround 和 WorldModelBench。无论是处理碰撞引起的物体位移、重力驱动的变形，还是复杂的连锁反应，该模型都展现出了高度逼真的物理合理性。
随着具身智能和机器人技术的加速发展，PhiZero的 发布为可控、交互式的世界建模开辟了一条新路径。它有望在长期模拟和运动转移场景中发挥关键作用。
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