最近 Meta 动作频频。一边是老板小扎亲自下场，豪掷一亿美金挖人。
另一边，自家具身智能研究同样也憋了个大的，40 页长文报告。
除了 LeCun 老生常谈的世界模型外，最让人眼前一亮的就是：
这篇报告第一次把对人心智状态的推断，放到和物理世界模型（physical world model）同等重要的位置上，并将其概念化为心智世界模型（mental world model）。
相比于传统世界模型（如 LeCun 的 JEPA）仅关注物理规律（物体运动、机械因果），心智世界模型则首次将心理规律（意图、情感、社会关系）纳入世界模型框架，实现"双轨建模"。
不得不说，Meta 还是太超前了！
从物理世界模型到心智世界模型
众所周知，在 Lecun 的带领下，Meta 对大模型颇有微词，在这次报告中也不例外：
大模型虽然很强，但太臃肿，缺乏效率，也缺乏抽象推理能力。
就像我们回家开门的时候，并不会在脑子里预测门下一秒的每个像素，而是会关注门的状态（开关）和钥匙孔的位置，并作出相应的动作，如找出钥匙，完成进门这项任务。
因此，要建构像人类一样的具身智能体，就需要世界模型从感知中抽象出有用的信息来理解环境，再进行推理、规划，采取行动。
那么问题来了，什么才叫有用的信息呢？
这里，报告将世界模型所需要的信息分为了两类。一类是物理世界模型所需要的信息，其中包括：
物体及其属性（例如：形状、大小、颜色）
物体之间的空间关系（例如：邻近性、距离）
环境的动态变化（例如：运动、时间上的变化）
基于物理定律的动作与结果之间的因果关系
另一类是心智世界模型所需要的信息，包括：
目标和意图（包括其动机、偏好和价值观）
用户的情绪和情感状态，以及理解这些情绪如何影响行为
捕捉社会动态，包括个体、群体和机构之间的关系，以及文化规范、习俗和期望
理解言语和非言语交流，包括语言、语调、肢体语言和面部表情
物理世界模型的作用我们都很熟悉。比如知道牛顿定律，具身智能体就能预测未来环境中物体的运动。
例如，一支笔从桌边掉落将会做自由落体运动，智能体就需要在笔摔到地上前及时接住笔。
那为啥还需要心智世界模型呢？
对于人类来说，心智世界模型就是对世界的心理表征的过程，包括对物体、事件和关系的表征。
它使人类能够模拟情境、预测结果、进行反事实和因果推理，从而做出更明智的决策。
例如，我们说小明在汉堡店收到了一份烤糊了的汉堡，他气冲冲地离开了汉堡店，并没有交钱。
那么根据心智世界模型，我们就可以合理推断，小明并没有吃下那份汉堡。
因此，为了更好地协助和与人类合作，智能体就必须学习人类的心理状态，理解人类的行为模式和文化惯例。
为了实现这一点，就需要心智世界模型来表征人类用户或其他 AI 智能体的心理状态。
通过表征、理解这些心理状态，具身智能体就可以
预测用户的目标和意图，使智能体能够主动提供帮助或指导，帮助用户实现其目标推断信念差异，并预测持有错误信念的人该如何行动预测情绪反应，从而调整策略，更好的满足用户的需求
这将大大提高人机交互和多智能体交互的效率和舒适性。
那我怎么知道这玩意不会瞎猜心思，捣乱，帮倒忙呢？
对此，Meta 设计了一系列的 benchmark 来测试具身智能体的性能。
可不幸的是，以目标推测为例，在第一视角多模态目标推理基准（Egocentric Multi-modal Goal Inference Benchmark）上，视觉 - 语言模型的成功率只有 55%，远远达不到使用水平。
没错，路还很长。
世界模型的未来
虽然当下的表现很"惨淡"，但物理（心智）世界模型仍然是一个有前景的方向。
为了实现这一点，Meta 在报告里指出：
要让 AI 具备真正的自主学习能力，必须把系统 A 观察学习（Learning by Observation）和系统 B 行动学习（Learning by Action）结合起来。
系统 A 从大量感知数据中学习抽象表示（比如自监督或无监督学习）。
它的好处是能高效学习出通用、抽象的表征，对后续任务有帮助。
但缺点是需要大量干净的数据，不知道自己该学什么，学到的东西也很难和实际行动结合，往往只能停留在"看懂"，不一定"用得上"。
系统 B 是通过探索和试错来学怎么做事，比如强化学习。
它的优点是和实际行为直接相关，能适应动态环境，也可能发现全新方法。
但缺点是效率很低，需要大量试验才能学会简单任务，在复杂情况下容易卡住，还特别依赖明确的奖励信号，而现实里往往没有现成的奖励可用。
简单来说，系统 A 擅长从大数据中提炼知识，但不会"动手"；
系统 B 擅长探索和行动，但学习效率低。
通过有效地整合两者，由系统 A 提供抽象结构、先验和压缩表示，帮助系统 B 高效规划。系统 B 则通过主动探索收集更优数据，为系统 A 提供实践验证。
实现感知驱动行动，行动反过来丰富感知，推动 AI 系统的自主进步。
One More Thing
尽管心智世界模型当前的表现仍显稚嫩，但它在多智能体协作中的潜力不容低估。
它为多智能体之间建立"共识心智"提供了理论支点：
让每个智能体不仅看到外部世界，还能推测他人的信念和意图，形成比单一感知更高阶的理解。
当不同的具身智能体共同执行任务时，心智模型能帮助它们在不确定的环境中对齐目标，协调行动，甚至在冲突中寻找平衡。
这也是让人机互动从机械执行迈向富有同理心和情境感的重要一步。
在这个意义上，心智世界模型或许不是一条轻松的路，但它为具身智能打开了通往更复杂社会化形态的入口。
报告链接：https://arxiv.org/abs/2506.22355
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