世界模型AI MindForge发布：AI首次理解物理因果并预测现实世界演化

世界模型AI MindForge发布：AI首次理解物理因果并预测现实世界演化

12月26日，英国初创公司DeepPhysics在伦敦正式发布世界模型MindForge，这是全球首个能够在不依赖预设物理公式的情况下，通过观察数据自主学习因果关系并预测物体未来状态的AI系统。

MindForge的核心架构基于因果Transformer与物理先验的融合。与传统预测模型不同，MindForge不是简单地拟合历史数据的统计规律，而是构建了一个内部「世界模拟器」——它理解物体的重量、摩擦力、弹性等物理属性，并能推演「如果施加某个力，物体会如何运动」。

在标准物理推理基准测试PHYRE上，MindForge的任务成功率达到87.3%，较此前最优模型提升4.1倍。在更贴近现实的场景中，MindForge能够观看一段建筑工地的视频后，预测吊臂在不同载荷下的运动轨迹，误差控制在2厘米以内。

DeepPhysics创始人James Hargreaves博士表示，MindForge的训练数据来自两个来源：互联网上的数十亿视频片段，以及团队自主构建的10万小时物理模拟数据。「我们没有告诉它牛顿定律是什么，但它从观察中自己学出来了。」

MindForge的实际应用场景正在快速展开。英国电网公司National Grid正在测试用MindForge预测极端天气对输电线路的影响；自动驾驶公司Wayve将其集成到车辆决策系统中，用于预测其他道路参与者的行为；医疗器械公司Smith Nephew则探索用MindForge模拟手术器械与人体组织的交互。

然而，世界模型也引发了安全讨论。部分研究者担忧，一个能够准确预测现实世界演化的AI系统，如果被用于军事场景，可能极大提升武器系统的精准度。DeepPhysics表示已将MindForge的军事应用列入受限用途清单，并建立了使用审计机制。