起源
进入 ROBRAIN
WORLD MODEL

一个能够形成世界并持续成长的智能

从感知到预测，从行动到理解。世界模型不是静态参数，而是不断生成、验证和修正内部世界的过程。

CONTINUOUS EVOLUTION

不是一次训练完成而是在世界中持续进化

每一次感知、行动与反馈，都会成为下一次认知更新的起点。

WORLD
MODEL世界表征持续更新
01感知接收环境状态
02预测推演下一种可能
03行动主动改变环境
04反馈比较预期与现实
05更新重塑内部表征
EVOLUTION PRINCIPLE

进化不是随机改变，而是在目标、约束与环境反馈下，持续保留更有效的结构与行为。

LIFE INTELLIGENCE

智能不是被写入的答案而是在世界中生长的能力

生命与起源 AI 走过相似的路径：从先天结构出发，通过学习与环境交互，最终涌现出智能。

BIOLOGICAL LIFE

生物

  1. 01
    DNA生命的底层编码
  2. 02
    神经结构感知与认知的物质基础
  3. 03
    学习能力改变自身连接与行为
  4. 04
    环境经验在真实世界中持续反馈
  5. 05
    智能从生命过程中涌现
ORIGIN AI

起源 AI 大模型

  1. 01
    人工基因定义智能体的初始结构
  2. 02
    初始神经结构构成认知生长的起点
  3. 03
    学习机制从行动与反馈中改变
  4. 04
    环境交互在世界中积累持续经验
  5. 05
    智能从结构与经验中涌现
BEYOND LLM

从预测语言走向预测世界

维度传统 LLMROBRAIN · 起源
学习来源

人类生成的文本与数据

行动、环境与连续经验

核心目标

预测下一个语言符号

预测世界下一刻的状态

知识形态

预训练后固化于参数

在交互中持续形成与更新

因果来源

从语料相关性中归纳

通过行动与反馈主动验证

面对未知

依赖已有知识进行推断

通过探索建立新的表征

NATIVE CAPABILITIES

世界模型的六种原生能力

能力不来自知识清单，而来自一个可以观察、行动、记忆和自我修正的统一认知系统。

01◫

空间与结构

理解对象、边界、位置与关系，构建稳定且可组合的世界结构。

STRUCTURE
02⌁

时间与预测

从状态变化中学习规律，对尚未发生的结果进行内部推演。

PREDICTION
03∴

行动与因果

通过主动干预区分相关与因果，理解“如果我这样做”会发生什么。

CAUSALITY
04◎

持续记忆

把经历组织为可调用的经验，让过去真正参与当前判断。

MEMORY
05⌘

迁移与适应

把已经形成的结构规律迁移到新任务，而不是每次从零训练。

TRANSFER
06◇

可解释表征

让预测建立在可观察的实体、关系和状态变化之上。

INTERPRETABILITY
WHERE IT GROWS

让智能进入真实世界

01
EMBODIED INTELLIGENCE

具身智能

让机器人从环境反馈中形成空间、物体与行动理解，适应未被预先编程的场景。

02
AUTONOMOUS SYSTEMS

自主系统

在持续变化的环境中预测风险、规划行动，并根据结果修正策略。

03
SCIENTIFIC DISCOVERY

科学发现

从实验与观测中提出可验证的结构假设，寻找数据背后的生成规律。

04
DIGITAL WORLD

数字世界

在仿真、游戏与复杂软件环境中成长，形成可迁移的任务能力。