在人工智能的浪潮中，“世界模型（World Model）”正成为最引人注目的概念之一。它承载着人类对智能的终极想象：机器能否像人一样，真正理解并预测这个世界？

过去两年，随着大语言模型、视频生成模型、强化学习系统能力的爆发，“世界模型”研究迅速升温。然而，这个词虽然频繁出现，却始终缺乏统一、严谨的定义——不同研究者对它的理解往往各不相同。

在这样的背景下，近日，由千诀科技CTO、清华大学章天任博士作为主要作者完成的重磅研究 《When Do Neural Networks Learn World Models?》 ，以其开创性的发现，荣获ICLR 2025 World Models会议(ICLR，全称International Conference on Learning Representations，与NeurIPS、ICML 并称为 AI 领域的“三大顶会”)颁发 Outstanding Paper Award（杰出论文奖），并已在ICML 2025大会上发表。

这项研究首次清晰地捕捉到神经网络自发形成“世界模型”的瞬间，为机器人行业带来了前所未有的突破曙光。

1►捕捉世界模型自发形成的瞬间

这项研究提出了一个核心观点：

智能的诞生，源于一种本能的追求：用最简单的方式去理解这个复杂的世界。

论文首次为“世界模型”的学习建立了严格的数学定义，揭示了其中的关键难题——不可辨识性（identifiability），并提出了简单性偏置（simplicity bias）与世界建模能力之间的理论联系。

更重要的是，正如研究中所证实的，当神经网络被训练预测简单物理世界的下一帧画面时，其内部神经元会自发分工。这一切并非程序员预设，而是AI为高效完成任务自主“悟”出的规律，意味着神经网络真正开始理解这个世界的底层规则。

用通俗易懂的语言来讲，学会世界模型的AI就好比是迷宫游戏中的资深探险者，它会先在脑海中“绘制出一幅地图”，而不是机械地记忆路线或不断试错，通过理解迷宫的整体结构来迅速规划出前进路线，从而顺利通关游戏。

这项工作不仅让“世界模型”这一热门概念变得可被严谨研究，也为未来具备真实理解与推理能力的人工智能提供了理论基石。

2►世界模型在现实中诞生的瞬间

如果神经网络真的学会了世界模型，那么它应该能在真实物理场景中，自主理解环境、规划动作、完成复杂任务——这正是千诀科技类脑大模型的实际能力。

理论的突破最终要走向落地，章天任博士的这项前沿研究，直接为千诀科技机器人大脑产品的演进指明了方向，有望打造出真正“知行合一”的智能体——拥有世界模型的机器人不仅具备强大的泛化与适应能力，还能够进行高效学习，更能够进行因果推理，做出更安全、更明智的决策。

对于千诀科技而言，章天任博士的论文《When Do Neural Networks Learn World Models?》在ICLR和ICML上获得的荣誉，不仅是学术界的高度认可，更是对千诀科技“构建自主决策机器人智能体，帮助机器人迈向通用场景”使命的践行。

它标志着千诀科技在破解AI“常识难题”的道路上迈出关键一步，也将助力机器人突破技术瓶颈成为“拥有常识”的智能伙伴。