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世界模型研究：堆数据不够，需从数据中榨取更多信息
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AI 综述
2026 年 10 月 13 日，研究者 mangahomanga 就 Animesh Garg 关于世界模型的两个提问作出回应，介绍了其论文的结论：单纯堆更多数据大概率不够，方向应转向从现有数据中榨取更丰富的表征、先验和训练目标。该研究还指出，完美精确的物理并非必需，直觉上正确的物理已可满足需求，但现有方法连这一层都达不到。Garg 追问的观点则是，若模型只学到结果而非物理，policy evaluation 与 critic 学习可能就足够。
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最新进展10月13日 12:43
研究者回应称堆数据不够，应从现有数据中榨取更丰富表征、先验与训练目标。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- AGI Hunt世界模型研究结论：堆数据无用，关键是从数据里榨出更多，精确物理仍缺位
研究者 mangahomanga 回应 Animesh Garg 关于世界模型的两个提问，称其论文发现单纯堆更多数据大概率不够，方向应转向从现有数据中榨取更丰富表征、先验和训练目标。其研究还指出完美精确的物理并非必需，直觉上正确的物理已可满足需求，但现有方法连这一层都达不到。Garg 追问的观点是，若模型只学到结果而非物理，policy evaluation 与 critic 学习可能就足够。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。