智源悟界RoboBrain Orca开启AI下一状态预测时代
悟界·RoboBrainOrca实现从预测“下一个模态输出”到预测“下一个世界状态”的转变,通过无意识与有意识两条学习路径,利用12 5万小时视频和1 6亿条事件标注构建统一的世界潜在表征空间,建模状态演变,推动具身智能与通用世界基础模型发展。
这事儿还得从几个“预测”说起。
大语言模型学会了预测“下一个词”,于是有了能写代码、能做题、能聊天的ChatGPT、DeepSeek、Qwen。视频生成模型学会了预测“下一帧”,于是有了画面越来越逼真的Seedance、Sora。具身模型学会了预测“下一个动作”,于是机器人开始能搞定越来越复杂的任务。
而悟界·RoboBrain Orca想做的,是更底层的一件事:让AI在“脑海”里形成一个表征,一个对当前世界状态的高度“浓缩”。有了这个表征,AI就能建模世界状态向前或向后的演变。这就是它的核心哲学——The World is in Your Mind。也就是那句开宗明义的话:从预测“下一个具体模态输出”,走向预测“下一个世界状态”。

你可能会问,这具体是怎么做到的?
当悟界·RoboBrain Orca看到一段视频、一张图、一个指令、一段事件描述时,它会在内部先构建一个统一的“世界潜在表征空间”。你可以把这个空间想象成AI的“内心世界”——它把视觉、语言、事件、任务意图这些多模态信号都组织起来,学习物体怎么运动、场景怎么变化、动作会带来什么后果、事件之间有什么因果关系。当前状态如何走向未来状态?在某些条件下,世界会不会朝着另一个方向演化?这些,它都在学。所以,它的核心变化是从Next Token、Next Frame、Next Action,转向了Next State Prediction。
技术哲学说起来也不复杂:先利用多模态世界信号学好世界表征,再基于这个表征去搞定一切任务。
那么,这个世界表征具体是怎么学的?悟界·RoboBrain Orca把学习拆成了两条互补的路径。
两条学习路径:无意识与有意识
婴儿会看到东西掉落,看到人走动,看到门被推开,看到球滚到桌子下面。这些经验不是通过标签学来的,而是靠连续观察自然世界,慢慢积累起来的。悟界·RoboBrain Orca的“无意识学习”正是如此——它客观地看世界,通过海量真实世界的视频,先学会“世界自己是怎么动的”。
另一条路径是“有意识学习”,也就是主观地跟世界交互。它用语言描述的事件、任务指令和VQA问答来学习,帮助模型掌握那些稀疏但具有具体意义的状态转移。
这两条路,一条负责广度,一条负责深度。
数据量级:12.5万小时视频,1.6亿条事件标注
训练数据当然不是小打小闹。悟界·RoboBrain Orca使用了12.5万小时的视频数据,关联了1.6亿条事件标注。更重要的是,这套方案具备持续Scaling的潜力——随着训练数据的增加,下游任务的能力也会随之提升。
学到的世界表征可以通过多种解码器“读出”。在文本读出上,它擅长理解状态转移和动态运动推理;在图像读出上,它能展现真实场景下的交互预测能力;而在动作读出上,即便预训练阶段没有学习动作标签,它依然能帮助下游机器人实现更好的泛化。
为什么这可能是关键一步?
悟界·RoboBrain Orca所代表的世界学习范式,有可能从具身智能出发,进一步走向科学发现、复杂系统建模,乃至更广阔的认知边界。当然,它现在还是多模态表征世界模型的一个早期版本,但它可能成为通用世界基础模型的一块重要基石。
说到底,这已经不是单纯地模仿输入输出了,而是真正在构建AI对世界的理解方式。
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