我对 世界模型（World Models） 在智能体中的作用抱有浓厚兴趣。相比于直接的感知—行动映射，我认为世界模型提供了一种更“智慧”的路径：它让智能体不只是对当下环境作出反应，而是能够 在内部模拟可能的未来，在虚拟的心智空间中进行试错与规划。 在我看来，真正强大的智能体必须具备两种能力： 构建抽象而可泛化的环境理解 —— 不局限于单一任务，而能从有限经验中提炼出普遍规律。 利用内部模型进行想象与推理 —— 在没有外部交互的情况下，也能“离线”地思考未来行动的后果。 我尤其关注的问题是： 世界模型是否应该追求高度真实的重建，还是更注重与任务相关的 功能性抽象？ 如何让世界模型在多模态环境中保持稳定与高效，而不仅仅是“会生成”但缺乏推理价值？ 在长期视角下，世界模型能否成为推动 agent 自主学习和跨任务迁移的关键？ 我的看法是：世界模型并不是终点，而是智能体思维方式的起点。 它们并不需要完全复制世界的物理细节，而应成为智能体 认知与行动的支撑结构 —— 就像人类的心智模型一样，有时模糊不完美，却足以指导我们做出有效的决策。