这项由加州大学洛杉矶分校团结索尼AI、耶鲁大学和美国陆军研究实验室配合完成的研究揭晓于2025年1月29日，，，，，，，论文编号为arXiv:2601.21282v1。 。。。。有兴趣深入相识的读者可以通过该编号盘问完整论文。 。。。。
当我们看到积木塔摇摇欲坠即将坍毁，，，，，，，或者视察一颗球滚下楼梯时，，，，，，，作为人类，，，，，，，我们能够绝不艰辛地展望它们的运动轨迹。 。。。。这种对物理纪律的直觉明确对人类来说是天生的能力，，，，，，，但对人工智能来说却是一个极大的挑战。 。。。。近年来，，，，，，，像英伟达Cosmos这样的"天下基础模子"声称能够大规模学习这些手艺，，，，，，，并允允许以作为真实天下的合成数据天生器。 。。。。然而，，，，，，，要严酷评估这些声明是否属实，，，，，，，我们需要专门设计的基准测试系统，，，，，，，能够在看法层面深入磨练这些模子的物理明确能力。 。。。。
正是在这样的配景下，，，，，，，研究团队开发了WorldBench这一全新的基准测试系统。 。。。。若是把目今的AI物理明确评估比作一场考试，，，，，，，那么现有的测试就像是把数学、物理、化学的问题混在一张试卷上，，，，，，，让人基础无法判断学生究竟是哪门作业没学好。 。。。。WorldBench的立异之处就在于为每个物理看法和纪律设计了专门的"分科考试"，，，，，，，让研究者能够准确地诊断AI模子在哪个详细的物理看法上保存缺乏。 。。。。
古板的物理明确测试保存一个要害问题，，，，，，，就像用粗糙的筛子筛面粉一样，，，，，，，只能获得简陋的效果。 。。。。现有的基准测试通�； ； ；；；；；；峤喔鑫锢矶珊涂捶ň啦谝黄鹁傩衅拦�，，，，，，，这从基础上限制了它们的诊断能力。 。。。。好比，，，，，，，当一个测试同时涉及重力、摩擦力和碰撞动力学时，，，，，，，若是模子体现不佳，，，，，，，我们基础无法确定问题泛起在哪个详细环节。 。。。。更糟糕的是，，，，，，，这些测试往往使用简朴的二元选择指标，，，，，，，这就像用"对"或"错"来评判一幅画的优劣一样，，，，，，，完全无法区分视觉上看起来真实但物理上禁绝确的效果。 。。。。
为相识决这些问题，，，，，，，WorldBench接纳了一种全新的设计理念。 。。。。整个系统分为两个互补的部分，，，，，，，就像为学生设计了两种差别类型的考试。 。。。。第一种是"直觉物理明确"测试，，，，，，，主要评估模子对基本物理看法的掌握，，，，，，，好比物体永存性或标准透视关系。 。。。。第二种是"物理参数预计"测试，，，，，，，要求模子准确遵照特定的、可丈量的物理参数，，，，，，，如重力加速率、流体粘度和摩擦系数。 。。。。
当研究团队使用这个新系统测试最先进的视频天生模子时，，，，，，，他们发明了一个令人深思的征象。 。。。。这些模子在天生视觉上令人信服的场景演化方面体现不错，，，，，，，好比能让球沿着抛物线轨迹运动，，，，，，，但它们却无法遵照准确的物理参数，，，，，，，好比让球以准确的重力加速率9.8米每二次方秒下降。 。。。。这种发明突出了一个主要问题：视觉真实感和物理准确性之间保存显著差别，，，，，，，而这关于那些希望将天下模子用作合成数据天生器的应用来说至关主要。 。。。。
研究团队通过看法特定的评估发明，，，，，，，所有测试的模子都缺乏天生可靠真实天下交互所需的物理一致性。 。。。。这一发明为越发稳健和可泛化的天下模子驱动学习铺平了蹊径，，，，，，，提供了一个越发详尽和可扩展的框架，，，，，，，用于严酷评估视频天生和天下模子的物理推理能力。 。。。。
一、两套"考试系统"：从直觉到准确的双重磨练
WorldBench的设计哲学可以用双重审核系统来明确。 。。。。就像作育一名物理学家既需要作育对自然征象的直觉感知，，，，，，，也需要掌握准确的数学盘算能力一样，，，，，，，这个基准测试系统也设计了两套相互增补的评估系统。 。。。。
第一套考试系统专门测试"直觉物理明确"，，，，，，，就像测试一小我私家是否具备基本的物理知识。 。。。。这套系统关注四个焦点看法。 。。。。运动物理学测试模子是否明确物体怎样移动和相互作用，，，，，，，好比当两个球相撞时会爆发什么。 。。。。物体永存性磨练模子是否明确物体在被遮挡时仍然保存，，，，，，，这听起来简朴，，，，，，，但对AI来说却是一个挑战，，，，，，，就像婴儿需要学会明确藏猫猫游戏中的物体并没有真正消逝一样。 。。。。支持关系评估模子对物体怎样相互支持的明确，，，，，，，好比一个物体放在桌子边沿时什么情形下会坚持平衡，，，，，，，什么情形下会掉落。 。。。。标准透视关系则测试模子是否明确物体的巨细和空间关系怎样随着与摄像机的距离转变而改变。 。。。。
第二套考试系统则越发严酷，，，，，，，专门举行"物理参数预计"测试。 。。。。这就像要修业生不但要知道苹果会从树上掉下来，，，，，，，还要能准确盘算出它下降的加速率是9.8米每二次方秒。 。。。。这套系统设计了三个焦点实验：重力实验通过自由落体和抛物运动来测试模子是否能准确模拟重力加速率； ； ；；；；；；粘度实验通过钢球在差别液体中的下沉速率来评估模子对流体粘度的明确； ； ；；；；；；摩擦实验通过物体在差别质料外貌上的滑动来磨练摩擦系数的准确性。 。。。。
为了确保测试的准确性和可重复性，，，，，，，研究团队接纳了全心设计的实验设置。 。。。。所有模拟视频都使用Kubric这一开源物理模拟平台渲染，，，，，，，该平台团结了PyBullet的准确物理模拟和Blender的高质量渲染能力。 。。。。这种组合就像同时拥有了细密的盘算引擎和精彩的视觉泛起工具，，，，，，，确保了天生的测试场景既物理准确又视觉真实。 。。。。
在直觉物理明确部分，，，，，，，研究团队构建了469个视频，，，，，，，其中425个是合成视频，，，，，，，44个是真实拍摄视频。 。。。。每个看法都设计了3到5个差别的场景，，，，，，，每个场景包括25个视频，，，，，，，通过随机化物体类型、位置和质料特征来创立富厚的测试样本。 。。。。在物理参数预计部分，，，，，，，团队建设了279个视频，，，，，，，涵盖重力（81个视频）、摩擦（103个视频）和粘度（95个视频）的种种实验设置。 。。。。
这种双重审核设计的巧妙之处在于，，，，，，，它能够同时检测模子的宏观明确能力和微观准确度。 。。。。就像评估一名医生既要看他是否具备基本的医学知识，，，，，，，也要磨练他能否准确诊断详细病症一样，，，，，，，WorldBench通过这两套系统的团结，，，，，，，为AI模子的物理明确能力提供了周全而详尽的评估。 。。。。
二、立异的评估要领：从视频到物理参数的准确提取
WorldBench的评估要领可以比作一套细密的"物理侦探系统"。 。。。。当我们拿到一段视频时，，，，，，，就像侦探面临犯法现场一样，，，，，，，需要从视觉线索中提取出隐藏的物理信息。 。。。。这个历程涉及多个办法，，，，，，，每一步都像解谜游戏中的要害环节。 。。。。
关于直觉物理明确的评估，，，，，，，研究团队开发了一套基于视觉剖析的要领。 。。。。这个要领的焦点是使用SAM2（Segment Anything Model 2）来追踪视频中的物体。 。。。。整个历程就像给物体贴上智能标签，，，，，，，然后视察这些标签在整个视频中的移动轨迹。 。。。。首先，，，，，，，系统从天生视频的第一帧中提取物体的界线框，，，，，，，然后用SAM2在整个视频序列中追踪这些物体。 。。。。通过较量天生视频中的物体支解效果与真真相形的差别，，，，，，，系统可以盘算出远景物体的平均交并比（mIoU）和配景区域的均方根误差（RMSE）。 。。。。
这种评估要领的优势在于它不但关注物体的位置，，，，，，，还关注物体的形状转变、遮挡关系和整体场景的一致性。 。。。。好比，，，，，，，在测试物体永存性时，，，，，，，系统会检查物体在被柱子遮挡后重新泛起时，，，，，，，其形状、巨细和运动轨迹是否坚持合理。 。。。。在评估支持关系时，，，，，，，系统会视察物体在失去支持后是否体现出准确的着落行为。 。。。。
关于物理参数预计部分，，，，，，，评估要领越发重大和准确，，，，，，，就像建设了一个专业的物理实验室。 。。。。这个历程需要从单目视频中提取三维位置信息，，，，，，，这自己就是一个手艺挑战。 。。。。研究团队接纳了一套全心设计的解决计划。 。。。。首先，，，，，，，他们使用古板的棋盘格要领校准相机的内参和外参，，，，，，，这就像给摄像机配备了准确的"眼镜"，，，，，，，让它能够准确感知空间关系。 。。。。然后，，，，，，，他们在所有视频中都安排了一个棋盘格作为参考，，，，，，，由于知道棋盘格角点的三维位置，，，，，，，系统可以动态预计每个视频的相机外参。 。。。。
为了简化深度预计的重大性，，，，，，，研究团队巧妙地设计了实验装置，，，，，，，确保物体始终在与相机平行的平面内运动，，，，，，，这样深度就坚持恒定且可以准确丈量。 。。。。物体的二维位置通过SAM2追踪获得，，，，，，，取物体掩模的质心作为其像素坐标。 。。。。一旦获得了物体在整个视频序列中的三维位置数据，，，，，，，系统就可以举行物理参数的盘算。 。。。。
关于重力实验，，，，，，，系统通过对物体位置随时间的转变举行二次函数拟合来预计加速率，，，，，，，然后直接与重力加速率9.8米每二次方秒举行较量。 。。。。关于摩擦实验，，，，，，，系统使用物理公式μ = (g sin θ - a)/(g cos θ)来盘算摩擦系数，，，，，，，其中θ是斜面角度，，，，，，，a是丈量获得的加速率。 。。。。关于粘度实验，，，，，，，系统首先通过线性拟合估算物体的终端速率，，，，，，，然后使用斯托克斯定律η = 2r?(ρs - ρf)g/(9vt)来盘算流体粘度，，，，，，，其中r是球的半径，，，，，，，ρs和ρf划分是球体和流体的密度，，，，，，，vt是终端速率。 。。。。
为了验证这套评估系统的准确性，，，，，，，研究团队在真实拍摄的视频上举行了验证测试。 。。。。效果显示，，，，，，，所有估算的物理参数都在可接受的误差规模内。 。。。。好比，，，，，，，关于自由落体和抛物运动，，，，，，，估算的重力加速率划分为9.78±0.38和9.85±0.36米每二次方秒，，，，，，，很是靠近理论值9.81。 。。。。关于差别液体的粘度测试，，，，，，，甘油的估算粘度为1.22±0.01帕·秒，，，，，，，玉米糖浆为5.84±0.02帕·秒，，，，，，，蜂蜜为13.82±0.75帕·秒，，，，，，，这些数值都在合理的规模内。 。。。。
这套评估要领的立异之处在于它将重大的物理剖析转换为可量化的指标，，，，，，，同时坚持了高度的准确性和可重复性。 。。。。通过这种要领，，，，，，，研究者可以准确地诊断AI模子在特定物理看法上的体现，，，，，，，为模子刷新提供详细的指导偏向。 。。。。
三、令人意外的发明：视觉真实与物理准确的重大鸿沟
当研究团队使用WorldBench对目今最先进的天下模子举行测试时，，，，，，，他们发明了一个既令人受惊又发人深省的征象。 。。。。这些模子就像善于画画但不懂物理的艺术家，，，，，，，能够创立出视觉上令人印象深刻的场景，，，，，，，但在遵照基本物理定律方面却体现得相当糟糕。 。。。。
测试涵盖了多个代表性模子，，，，，，，包括Cosmos系列（Cosmos-1自回归版本、Cosmos-1扩散版本、Cosmos-2的2B和14B参数版本，，，，，，，以及Cosmos-2.5）和几个图像到视频的天生模子（如Wan 2.2、Hunyuan Video和CogVideoX）。 。。。。这些模子代表了目今视频天外行艺的最高水平，，，，，，，但测试效果却展现了一个普遍保存的问题。 。。。。
在直觉物理明确方面，，，，，，，所有模子的体现都远低于预期。 。。。。以远景物体的平均交并比为例，，，，，，，大大都模子的得分都在0.2到0.4之间，，，，，，，这意味着它们天生的物体位置和形状与真真相形的重叠度只有20%到40%。 。。。。更令人担心的是，，，，，，，随着视频长度的增添，，，，，，，模子的性能会急剧下降，，，，，，，就像累积误差的雪球效应一样，，，，，，，越滚越大。 。。。。
在物理参数预计方面，，，，，，，效果更是令人震惊。 。。。。险些所有模子在重力加速率的估算上都保存严重误差。 。。。。好比，，，，，，，理论上应该是9.81米每二次方秒的重力加速率，，，，，，，有些模子的估算效果却靠近零，，，，，，，甚至泛起负值，，，，，，，这意味着在这些模子天生的视频中，，，，，，，物体有时会向上"掉落"。 。。。。Cosmos-1自回归版本估算的自由落体重力加速率为4.215±3.713米每二次方秒，，，，，，，抛物运动为4.297±1.294米每二次方秒，，，，，，，都远离准确值。 。。。。图像到视频模子的体现甚至更糟，，，，，，，CogVideoX对自由落体重力的估算效果为-0.039±0.136米每二次方秒，，，，，，，这个负值意味着物体在"向上掉落"。 。。。。
在流体粘度测试中，，，，，，，大大都模子都无法准确区分差别液体的粘度特征。 。。。。它们往往将高粘度液体（如蜂蜜）模拟得像低粘度液体，，，，，，，或者将低粘度液体模拟得过于粘稠。 。。。。有趣的是，，，，，，，摩擦系数的估算相对来说是最乐成的，，，，，，，大大都模子能够准确地坚持差别质料摩擦系数的相对顺序，，，，，，，只管绝对数值仍有误差。 。。。。
研究团队还发明了几个主要的模式。 。。。。首先，，，，，，，模子在处置惩罚合成视频和真实视频时的体现相似，，，，，，，这批注问题不在于训练数据与测试数据之间的漫衍差别，，，，，，，而是模子自己缺乏对物理纪律的明确。 。。。。其次，，，，，，，模子在处置惩罚具有强训练先验的场景时体现更好，，，，，，，好比球滚下斜坡这样的常见场景，，，，，，，但在处置惩罚不常见的物体交互时就会泛起问题。 。。。。
更有趣的是，，，，，，，研究发明模子的体现与物体交互一连时间有关。 。。。。在那些物体交互时间较长的场景中，，，，，，，如斜坡实验和桌面实验，，，，，，，模子的体现相对较好。 。。。。而在那些快速交互的场景中，，，，，，，如两物体碰撞或多米诺骨牌坍毁，，，，，，，模子的体现就显着下降。 。。。。
这些发明展现了当宿天下模子的一个基础问题：它们主要依赖从大规模视频数据中学到的视觉模式，，，，，，，而不是真正明确支配这些征象的物理定律。 。。。。就像一个从未学过物理的人通过寓目大宗视频来模拟物体运动，，，，，，，他们可能能够复制外貌的视觉效果，，，，，，，但无法明确背后的物理机制。 。。。。
这种差别关于那些希望将这些模子用作合成数据天生器的应用来说尤其主要。 。。。。若是一个自动驾驶系统使用这样的模子天生训练数据，，，，，，，它可能会学到过失的物理行为，，，，，，，好比以为车辆在刹车时会加速，，，，，，，或者物体会无视重力定律。 。。。。因此，，，，，，，虽然这些模子在建设视觉上吸引人的内容方面很有用，，，，，，，但要将它们用于需要物理准确性的应用中，，，，，，，尚有很长的路要走。 。。。。
四、深度诊断：AI模子的物理认知盲点
通过WorldBench的详尽剖析，，，，，，，研究团队不但发明了AI模子在物理明确上的整体缺乏，，，，，，，更主要的是，，，，，，，他们识别出了这些模子保存的详细认知盲点。 。。。。这就像医生不但诊断出病人生病了，，，，，，，还能准确指出病变的详细位置和性子。 。。。。
在直觉物理明确的四个焦点看法中，，，，，，，模子体现出了显着的差别化模式。 。。。。物体永存性是所有模子最大的挑战，，，，，，，大大都模子的得分都低于0.3。 。。。。这意味着当物体被遮挡时，，，，，，，模子往往会"遗忘"它们的保存，，，，，，，或者在物体重新泛起时无法坚持其准确的位置、巨细和运动状态。 。。。。这个问题特殊显着地泛起在柱子遮挡和墙壁反弹等场景中。 。。。。
相比之下，，，，，，，标准透视关系对大大都模子来说是最容易处置惩罚的看法，，，，，，，许多模子在这方面的得分都凌驾0.4。 。。。。这可能是由于透视转变是视频数据中最常见的视觉征象，，，，，，，模子从大宗训练数据中学会了这种模式。 。。。。然而，，，，，，，纵然在这个相对简朴的使命中，，，，，，，模子仍然会犯一些基本过失，，，，，，，好比物体在远离相机时转变速率不准确，，，，，，，或者在靠近相机时泛起不自然的变形。 。。。。
支持关系的测试效果显示了另一个有趣的模式。 。。。。模子在处置惩罚稳固支持情形时体现相对较好，，，，，，，但在展望不稳固情形下的物体行为时就会泛起严重问题。 。。。。好比，，，，，，，当一个物体被安排在桌子边沿时，，，，，，，模子往往无法准确展望它会在什么条件下坚持平衡，，，，，，，什么条件下会掉落。 。。。。这批注模子缺乏对重心、支持面积和稳固性之间关系的明确。 。。。。
在物理参数预计方面，，，，，，，研究团队发明了一些特殊值得关注的模式。 。。。。所有模子在所有实验中都体现出极高的方差，，，，，，，这意味着纵然是相同的输入条件，，，，，，，模子在差别次运行中也会爆发截然差别的效果。 。。。。这种纷歧致性关于任何现实应用都是致命的，，，，，，，由于它意味着模子的行为不可展望。 。。。。
更深入的剖析显示，，，，，，，模子倾向于天生视觉上合理但物理上禁绝确的运动轨迹。 。。。。以重力实验为例，，，，，，，大大都模子确实会让物体沿着抛物线路径运动，，，，，，，这在视觉上看起来是准确的。 。。。。然而，，，，，，，当仔细丈量这些轨迹时，，，，，，，研究职员发明物体的加速率往往与重力加速率相差甚远。 。。。。有些模子让物体着落得太慢，，，，，，，有些让物体着落得太快，，，，，，，尚有一些甚至爆发了负的重力加速率。 。。。。
在质料属性的明确上，，，，，，，模子显示出了显着的"平均化"倾向。 。。。。关于那些具有极端属性的质料，，，，，，，如高粘度的蜂蜜或低摩擦的塑料外貌，，，，，，，模子往往会将它们的行为向平均值靠拢。 。。。。这种征象批注模子并没有真正学会差别质料的物理特征，，，，，，，而是在某种水平上"记着"了训练数据中最常见的情形。 。。。。
研究团队还发明了一个有趣的训练偏向征象。 。。。。模子在处置惩罚某些特定物体时体现显着更好。 。。。。好比，，，，，，，在重力测试中，，，，，，，当使用篮球作为着落物体时，，，，，，，模子的体现通常比使用其他形状物体时要好。 。。。。这体现着模子严重依赖于训练数据中的详细视觉模式，，，，，，，而不是笼统的物理纪律。 。。。。
时间标准也是一个要害因素。 。。。。模子在短时间序列中的体现相对较好，，，，，，，但随着展望时间的延伸，，，，，，，误差会累积得越来越严重。 。。。。这种累积误差效应在物理系统中尤其危险，，，，，，，由于小的初始误差可能会导致完全过失的最终效果。 。。。。
最令人担心的发明之一是模子缺乏物理知识的自我修正能力。 。。。。在真实天下中，，，，，，，若是我们看到一个物体体现出不切合物理定律的行为，，，，，，，PT视讯(中国区)官网大脑会自动识别出这是不对理的。 。。。。但这些AI模子似乎缺乏这种内在的物理知识检查机制，，，，，，，它们可能会天生物理上完全不可能的场景而没有任何"察觉"。 。。。。
这些深度诊断效果为刷新AI模子指明晰详细的偏向。 。。。。它们批注，，，，，，，仅仅依赖大规模视频数据的训练是不敷的，，，，，，，模子需要更明确的物理约束和纪律的嵌入。 。。。。同时，，，，，，，这些发明也提醒我们，，，，，，，在将这些模子应用于要害使命时需要格外审慎，，，，，，，特殊是那些要求物理准确性的应用领域。 。。。。
五、扩展评估：语言明确能力的物理推理测试
除了基于视频天生的评估外，，，，，，，研究团队还开发了一套基于语言的物理推理测试，，，，，，，这就像为AI模子设计了一套"面试"来增补"实操考试"。 。。。。这套测试选择了181个代表性视频，，，，，，，为每个视频设计了一个自然语言问题，，，，，，，要求模子通过寓目视频往返覆关于物理征象的问题。 。。。。
这些问题涵盖了真假判断和多项选择两种形式，，，，，，，就像我们在学校�？？？ ？？际灾杏龅降奈侍饫嘈鸵谎� 。。。。好比，，，，，，，在寓目多米诺骨牌的视频后，，，，，，，模子需要回覆"会有几多个多米诺骨牌被推倒？？？？ ？？"这样的问题，，，，，，，选项包括"没有"、"一个"、"两个"或"凌驾两个"。 。。。。另一个例子是寓目椅子掉落的视频后判断"椅子在撞击地面时会顺时针旋转"这个陈述的真假。 。。。。
研究团队测试了多个代表性的视觉语言模子，，，，，，，包括开源模子如Qwen2.5系列（7B、32B和72B参数版本）、GLM 4.1V、Mistral Small和Llama-3.2-11B-Vision，，，，，，，以及闭源模子如Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Pro、Claude Sonnet 4和GPT-4.1。 。。。。这些模子代表了目今多模态明确手艺的最高水平。 。。。。
然而，，，，，，，测试效果同样令人失望。 。。。。体现最好的模子是Gemini 2.5 Pro，，，，，，，但纵然云云，，，，，，，它的整体准确率也只有49.72%，，，，，，，仅比随机推测稍好一些。 。。。。在开源模子中，，，，，，，令人意外的是，，，，，，，32B参数的Qwen2.5模子的体现反而凌驾了72B版本，，，，，，，这主要得益于它在运动物理种别中的精彩体现。 。。。。
更详细的剖析显示，，，，，，，所有模子在差别物理看法种别中的体现保存显著差别。 。。。。运动物理是所有模子体现最好的种别，，，，，，，大大都模子的准确率都凌驾了50%。 。。。。这可能是由于运动轨迹是视频数据中最直观和常见的模式，，，，，，，模子从训练数据中学到了这些基本的运动纪律。 。。。。
物体永存性再次成为所有模子的最大挑战。 。。。。大大都模子在这个种别中的得分都低于40%，，，，，，，其中Qwen系列模子的体现尤其糟糕。 。。。。这与视频天生测试中的发明一致，，，，，，，进一步证实了目今AI模子在明确被遮挡物体的一连保存方面保存根天性难题。 。。。。
有趣的是，，，，，，，在墙壁反弹场景的测试中，，，，，，，差别模子体现出了重大差别。 。。。。Qwen系列模子在这个场景中的得分靠近零，，，，，，，而Gemini系列模子的准确率却凌驾了60%。 。。。。这种差别可能反应了差别模子在训练数据和架构设计上的差别。 。。。。
标准透视关系的测试效果显示，，，，，，，大大都模子在这方面的明确相对较好，，，，，，，准确率普遍在45%到55%之间。 。。。。这与视频天生测试的效果相呼应，，，，，，，批注透视转变确实是目今AI模子相对容易掌握的看法。 。。。。
支持关系的测试效果介于物体永存性和透视关系之间，，，，，，，大大都模子的准确率在40%到60%之间。 。。。。这批注模子对稳固性和支持的明确虽然不完善，，，，，，，但比对物体永存性的明确要好一些。 。。。。
这些语言基础测试的效果与视频天生测试形成了有趣的比照。 。。。。虽然详细的评估方法差别，，，，，，，但两种测试都展现了类似的问题模式：模子在基本的物理看法明确上保存系统性缺陷，，，，，，，特殊是在物体永存性方面。 。。。。同时，，，，，，，这些效果也批注，，，，，，，无论是通过天生视频照旧通过语言回覆，，，，，，，目今的AI模子都无法抵达人类水平的物理直觉明确。 。。。。
更主要的是，，，，，，，这种多模态评估要领为未来的研究提供了更周全的测试框架。 。。。。通过团结视频天生、物理参数预计和语言推理三种差别的评估方法，，，，，，，研究者可以从多个角度周全诊断AI模子的物理明确能力，，，，，，，为模子刷新提供更准确的指导。 。。。。
研究团队的这项事情不但展现了目今AI模子在物理明确方面的缺乏，，，，，，，更主要的是为整个领域提供了一套标准化、详尽化的评估工具。 。。。。就像医学诊断需要多种检查手段来确保准确性一样，，，，，，，AI模子的物理明确能力也需要这种多维度的综合评估。 。。。。WorldBench的意义不但在于指出了问题，，，，，，，更在于为解决这些问题提供了准确的诊断工具和刷新偏向。 。。。。
说究竟，，，，，，，这项研究告诉我们一个主要的事实：让AI真正明确物理天下比我们想象的要难题堪多。 。。。。目今的模子虽然能够天生视觉上令人印象深刻的内容，，，，，，，但它们更像是武艺高明的画家而不是真正的物理学家。 。。。。它们能够模拟物理征象的外观，，，，，，，但缺乏对支配这些征象的基本纪律的深层明确。 。。。。
这种发明对AI手艺的生长具有深远的影响。 。。。。关于那些需要准确物理建模的应用，，，，，，，如自动驾驶、机械人控制或工程仿真，，，，，，，我们不可简朴地依赖这些模子的视觉输出。 。。。。相反，，，，，，，我们需要开发新的要领来明确地将物理约束和纪律嵌入到AI系统中。 。。。。
同时，，，，，，，WorldBench为未来的研究提供了名贵的工具和基准。 。。。。研究者们现在有了一个标准化的要领来测试和刷新他们的模子，，，，，，，这将推动整个领域向着越发物理感知的AI系统生长。 。。。。随着更多研究团队使用这套基准测试，，，，，，，我们有理由期待看到在物理明确方面有真正突破的新一代AI模子。 。。。。
归根结底，，，，，，，这项研究提醒我们，，，，，，，制作真正智能的AI系统需要的不但仅是大宗的数据和强盛的盘算能力，，，，，，，还需要对现实天下运作纪律的深刻明确。 。。。。WorldBench不但是一个测试工具，，，，，，，更是通向真正明确物理天下的AI系统的主要里程碑。 。。。。关于任何体贴AI手艺生长偏向的人来说，，，，，，，这项研究都值得亲近关注，，，，，，，由于它可能会深刻影响未来AI系统在现实天下中的应用方法。 。。。。
Q&A
Q1：WorldBench是什么？？？？ ？？
A：WorldBench是由加州大学洛杉矶分校等机构开发的AI物理明确评估系统。 。。。。它专门用来测试AI模子是否真正明确物理纪律，，，，，，，而不但仅是能天生悦目的视频。 。。。。系统分为两部分：一部分测试基本物理直觉（如物体永存性），，，，，，，另一部分测试准确的物理参数（如重力加速率）。 。。。。
Q2：现在的AI视频天生模子物理明确能力怎样？？？？ ？？
A：测试效果很令人担心。 。。。。虽然这些模子能天生视觉上很真实的视频，，，，，，，但在物理准确性方面体现很差。 。。。。好比许多模子无法准确模拟9.8米每二次方秒的重力加速率，，，，，，，有些甚至爆发负值重力。 。。。。所有测试模子都缺乏天生可靠物理交互所需的一致性。 。。。。
Q3：WorldBench评估系统有什么特殊之处？？？？ ？？
A：WorldBench最大优智家居科技有限公司的立异是"分科考试"式的设计。 。。。。古板测试把多个物理看法混在一起，，，，，，，无法判断详细那里有问题。 。。。。WorldBench则为每个物理看法设计专门测试，，，，，，，能准确诊断AI模子在哪个详细物理纪律上有缺陷，，，，，，，就像医生能准确定位病变部位一样。 。。。。
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