主要观点总结

AI 对工作的影响：

• • 工作岗位变化：AI 发展导致工作岗位“绝对”萎缩，社会只需 20% 的高效人员就能 more than enough 满足社会和经济需求，80% 的人终会被闲置，这种趋势似乎不可改变。
  • 经验价值转变：在大模型（LLM）条件下，多数人的经验可能成为负资产，难以与“年轻人+LLM”竞争。
  • 行业差异影响：白领工作被替代风险较高，所有老板都倾向用最少人力做事，尤其是昂贵的白领；而蓝领工作在短期内因成本低以及具身智能当前的技术限制，近期被替代可能性较低，但蓝领工资低难以养家。随着蓝领工人的供给越来越多，最低工资的改善在现存的制度下，难以提高。

个人应对建议：

• • 结合行业与 AI：个人在通用能力上无法与AI正面对垒，可以做的是多思考如何将所在行业专业数据与流程，与大模型及其智能体（agent）平台和工具的使用结合起来，或可提升自身的生存能力。
  • 观念转变：面对碾压式大潮，个人能改变自己境遇的可能性充满了不确定性。个人要逐渐改变观念，认识到工作与职业概念的变化，工作不一定等同于职业。不要苛责自己的落伍，一般而言，这是时代的问题，不是个人的问题。

教育与培训方向：

• • 教学方式转变：传统课堂教学效率低，应以实践课为主，如在 AI studio 中做实际项目，让师生通过使用工具，提高对模型和工具的理解与运用能力。

社会层面问题：

• • 社会不匹配现象：技术经济的飞速发展与社会意识形态、社会保障发展严重不匹配，导致社会性焦虑。社会需打破传统观念桎梏，建立人生新观念和社会保障机制。

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音乐生成模型Suno出新版（V4.5）了，于是重新玩起来，的确又有明显进步。

我不知道怎样评价AI音乐的成功度，审美既是很个人的美学体验，别人代替不了自己的感受；同时也是需要学习的鉴赏能力，后者我辈天生短板。

关于个人体验，现在发现制作自己可以循环听而不厌烦的歌曲，已经越来越频繁和容易了。其实让自己能循环听的歌曲，从来都是收藏音乐中的少数，自己的耳朵不骗自己，不会容忍口水歌的反复播放。所以，发现模型能做到这一点，还是很让人惊喜的。可惜 得来太容易，物以多为贱，大多数也只能自生自灭，不大会传唱开去，除非是撞上了大运（例如春晚突然出新，被它选中的AI歌曲笃定火遍大江南北）。

我家领导从来极其挑剔，能进入她法眼的歌曲，很稀少，无论是名曲还是流行。她在中小学是宣传队队长出身，艺术素质是我无法比的。但最近开始松动，偶然会对我做的一两首歌予以正面评价，或赞嗓音，或赞曲调。不过那只是我玩Suno一年多实验出的几百首歌中的极少数几首。即便如此，这个改变让我对Suno的进展更有信心。

「中国好声音」以前有创作奖，对原创歌手予以特别奖励。这是因为原创太难了，多数歌手会唱不会作（曲）。我就在想，年轻歌手现在要做“原创”有多容易。你不妨把各种你喜欢的风格提示，做各种杂交，让DeepSeek作词，不断试验，总会得到你满意或喜出望外的。这是Suno昨天做的一首《风知道》，歌词是DeepSeek出的。

有点爵士乐的色彩，完成后我循环听了多遍，觉得有点上头。我尤其喜欢“你向左走，雨向右飘落”这句词曲，特别是“飘落”两个字的韵味，好像轻轻划过内心非常柔弱的所在 lol。

DeepSeek总爱写些精灵古怪，莫名其妙的歌词。可是歌词搞怪，词不惊人死不休，似乎也是不少作词家的追求。我们遭遇过的古怪歌词还少吗？爱唱歌的人，大多不介意词句的朦胧性，有时候歌词的晦涩反而觉得有助于捕捉我们内心的某种不可言传。因此，虽然 Suno 自己也有歌词创作的实力，对于中文歌词，我还是倾向于用国内大模型DeepSeek。

这一首个别地方吐词不清是个瑕疵（沉没 chenmo 唱成了 chenmei，好没文化）。Suno 中文歌曲咬字错误的问题，由来已久了，毕竟中文只是他们 cover 的语种之一。他们一年多来有一些改进，但还是没有做足够的中文 debug 和优化。

本来以为国内音乐生成，会像视频生成那样，很快赶上或超越 Suno，尤其是中文歌曲方面。但迄今没发现可以真正与 Suno 比试功力的。可能是因为 Suno 的创始人们是一群对音乐非常专注的码农极客，非常纯粹的一族，坚持 passion 驱动，免费普及，薄利多销，算是走出了自己的商业闭环。而国内这方面还没有闭环。

要说音乐模态，相比于其他模态和数据，是一个更容易聚焦和搞定的对象。模型也不需要那么大，国内对音乐版权也基本放任自流，技术门槛与数据来源及其使用，都比美国有更好的条件，就是抄作业，也能抄个赶超世界水平的结果来吧。

几个原因。一个是浮躁，一个是国内商业闭环更难做：软件白嫖，不愿意订阅付费，在国内是病入膏肓的用户心态，出手阔绰的中产以上也大多如此。但真做得好，你出海打Suno 呀。当然，Suno也没能大发，只是商业上站住了而已。假以时间，我还是相信国内会跑出来更牛气的音乐模型出来。

音乐鉴赏主观性特别强，one man’s meat，他人也许无感，甚至可能是 another man’s poison。音乐口味的难以一致，比食品更甚。模型所做的，是尽量满足多数人的不同口味，求同存异。 宗旨是让人人成为自己的歌者，能把心里表达不出来的感受唱出来。这一点，前大模型时代是不敢想象的。

昨天在旧金山参加谷歌Gemini应用路演的活动，听大模型应用讲座。那位ceo和活动组织者说：你们知道 Andrew Ng 吗？就是那位全球知名的AI大佬，Andrew 说，他曾经与一位美术家一起使用 Midjourney 作画，Andrew 承认自己一败涂地。照说 Andrew 对模型架构和原理，都有深入的了解，而那位美术家对AI一窍不通。 但美术家懂得美术品鉴和美术术语，知道如何用合适的 prompt，让模型输出品质作品，Andrew 一个科学家如何能比呢？

音乐也是一样。我们乐盲玩音乐模型常常很盲目，就是知道自己喜欢什么、希望什么，也不知道如何表达成合适的 prompt 指令。那些个音乐术语，一套一套的，在我们就是雾里看花：例如，Ornate symphonic folk opens with intricate minor key acoustic guitar arpeggios, surrounded by cello and violins, Atmospheric, pitch-shifted synths and baroque harpsichord add elegance, An expressive -alto-female-lead-vocal is joined by grand harmonies, over deep synths and layered acoustics for drama and sophistication, male vocals, male-vocals。 好在Suno有风格拷贝和迁移的功能。

Suno 作品分两类：一类是有某种版权保护的创作，好比闭源。大多是非常专业的音乐家或团体，有意识在Suno平台上创作，有计划的利用平台并发挥影响。他们的作品总体是高品质。另一类是我们这些自生自灭的业余爱好者，我们恨不能自己的作品被人使用，属于开源派。开源派因为基数大，也不时有出圈的作品出来。Suno 让开源派完全放开自己作品被 remix（改编）、被 cover（改变风格） 以及 被 extend（延长） 的任意使用权限。

但即便是声称版权保护的闭源作品，它的风格 prompt 也是可以拷贝的，只是不允许直接在人家的作品上动刀子。而且，如果你实在太喜欢某个版权作品，无论是suno平台上的，还是任意一位音乐家作品，你总可以录下一个小样来，灌进去，然后让 Suno extend 或启发Suno做改编。

Suno 尽管据说面临各种侵权官司，还是在合理使用和版权保护的平衡方面更倾斜于音乐民主化，比 YouTube等平台宽松多了。总之，Suno 的民主化理念以及让人人成为歌者的信念，令人印象深刻，也符合AI大趋势。音乐家也有不少选择加入并利用平台，而不仅仅是自我维权，与它打官司。

对于用户的可能侵权的音频输入作为创作灵感，Suno 不是扼杀于摇篮，而是不让 Suno据此加工后的作品在平台公开发表，但可以给链接做内部分享。 如果你用在自己的其他作品里（利用打开别的 app 来 import 的时候），它会给个警告，提醒不得商用。这种非常细致的平衡 policy，也真难为它了。绝大多数音乐玩家，也就是图个开心和抒发，在商业上并没可能侵犯艺术家权益。终局还是极大推进了艺术民主化与多样化。我觉得这既是AIGC不可逆转的大趋势，也是艺术回归人民，而不是局限于小圈子的善举。Anyway，贼佩服Suno这批音乐狂人。

作为从小缺乏音乐素质培训先天不足的用户，我无法学会那些音乐术语，并体会其含义，很难自己独立做有效的 prompt，很难。但有两个路子：一个是拷贝 prompt 或 remix 别人的作品；另一个是随机试验prompt的风格混搭：平台鼓励你用 surprise me 的按钮对不同风格做随机组合。随机尝试的结果自然大多失败，但偶然也有拍案叫绝的作品。用 prompt 拷贝效果好一些，但也看运气。对现存作品做 extend，remix 和 cover 最保险，基础就好，结果不会太差。总之，各种玩法，还是很容易 kill time 的，一不留神就在平台玩了半天。玩Suno最爽的一件事，是每一种玩法都是充分供应、立等可取，可以随心所欲，试错成本为零。与图片和视频aigc创作不同，音乐模型相对较小，消耗的 tokens 有限，推理极快。你prompt刚回车，那边就闪过一行字：your groove is on the way. 再眨一下眼, "songs ready, tap to play",  两首大同小异的歌曲就坐等你鉴赏取舍了。这极大满足了我们草民的艺术好奇心和探索欲。

这一切订阅月费不过8刀包圆，可见也费不了多少计算资源，否则它无法长久维持。这个定价就是Suno赖以生存的商业模式，它还要照顾总多的免费用户，只有免费用户盘子足够大，才能确保其中一定比例的付费用户会稳定维持和增长。

有一个观察值得一提：很多人，有些是很有素质的知识分子，对大模型浅尝辄止，但却常常遽下结论（jump to conclusions）。例如，读了几段AIGC文字，连忙摇头：一股机器味。听了几首AIGC 歌曲，立即说：口水歌。看了几幅AIGC 图画，一脸不屑：太假。看了AIGC视频，两个字：太水。

这些朋友忘了两件事：

1. 1. AIGC 的低质作品多，也不比人类的低质比例高多少：咱们只要想一想人类文学家艺术家的产出中，真正的精品是多么的稀少，大多数是垃圾或水货（这是出版物，更多的垃圾根本就没有面世）。而这些专家都是经过多年的专门训练。
   2. AIGC 模型一直在快速进步，迄今没看到天花板。就是说，你今天看到的不足，明天可能就会改观。语言文学方面最明显，两年前不少人还斥之为机器味的模型文字能力，现如今有谁敢拍着胸脯说自己比大模型更善于文字工作呢？

说了这么多心得，其实还是不确定自己的“作品”有多少成色或艺术价值。AIGC不过就是模态渲染，用户与潜在受众对渲染的心灵感应可能非常不同。但可以确定一点：它满足了我们个体的美感体验，否则谁吃多撑的，要玩音乐呢（现在开始理解游戏玩家了，一定是类似的满足感，虽然对社会没有贡献）。

哪吒2说：我命由我不由天。在艺术民主化的新时代，我们广大艺术圈外人，也可以说： thanks to aigc，我美由我不由权威。

Suno 术语：🔁 Remix / Extend / Cover / Duet / Persona

• • Remix：对别人歌曲的变奏再创，通常保留旋律结构，换编曲或节奏。

  • Extend：给原曲加段落、延长高潮，适合舞曲或剧情型歌曲。

  • Cover：用原曲歌词/旋律但换人演唱，像虚拟KTV。

  • Duet：与别人作品做 AI 对唱（系统自动处理双人分轨）。

在 Suno AI 里面，persona 是一个控制歌手声音、情感、风格和演唱角色的参数，特别是在 Custom Mode（自定义模式）下最关键。简单说，它让你可以说“用一个什么样的虚拟歌手来唱这首歌”。

什么是 Persona？

在 Suno 中，persona 就像是一个“虚拟歌手的设定”：

• • 你可以指定性别（male, female）

  • 指定风格（folk singer, pop diva, 80s rock star...）

  • 指定角色（AI robot, fairy, cowboy, teenage girl...）

  • 甚至语言口音（Mandarin accent, Spanish accent, etc）

Persona 的使用方法

方式一：Custom Mode 的 Prompt 里写上 persona 信息

你在 Custom Mode 里面写歌词或描述时，可以加一句：

"sung by a soft-voiced Chinese girl in folk style"
或者
"persona: a warm male voice like an old blues singer"

更明确的方式是直接加入关键词：

"persona: female, emotional, acoustic folk, in Mandarin accent"

Suno 会根据这个提示来选择一个最匹配的声音模型。

常见 persona prompt 范例

实战技巧

• 情绪匹配歌词：如果你写的是一首伤感的歌，persona 就要选 “soft, melancholic female voice”

• 配合语言设定：写中文歌词时可加“persona: Mandarin accent female folk singer”

• 实验组合：可以试试 “persona: female cyberpunk pop singer” 这样更创意的组合，看看 Suno 怎么发挥

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奇点真要来了吗， 精英群呼狼来了。

在 Lex 最近对谷歌AI大佬Demis的最新访谈中，这位诺奖获得者说，quote：

AGI的图灵测试： 如何判断AGI已实现？不是通过枯燥的测试集。Hassabis提出了一个爱因斯坦测试：将时间拨回1900年，给AI系统当时所有的物理知识，看它能否独立提出相对论。或者，让它发明一款像围棋一样深邃、优雅的新游戏。这才是真正的创造力，AGI的“Move 37”时刻

这种思维尺度，你说他是先知，却更像是狂人。他说有50%的概率，AGI五年内可实现， 意味着机器可以达到爱因斯坦的创造能力，所有的规律都会被发现，NP问题都可解、可学习、可编程，可以通过数据逆向工程实现。 他没说十年内、五十年内达到这一切的概率多大。想必是笃定了吧。

两位AI诺奖者，AI物理奖辛顿与AI化学奖Demis，一位整天为世界末日焦虑，死马当活马医地全世界到处呼吁；另一位 virtually 宣告上帝（AGI）即将来临。

这不是两位出圈的独特个体（outliers），而是世界上最聪明的人群中信仰者群体的代表人物。我们还可以列举一长串同呼“狼来了”的代表人物：

号召移民火星的马斯克；
声称铲除一切疾病的小扎；
告诉中学生学啥也没用 只能坐等和关注超级智能的伊利亚；
open ai 的Sam 和 anthropic 的 Dario

一个比一个把话说死，不留余地。这样的精英群体正在使用着科技发展史上最大的资源，带领人类向一个未知的目标狂奔。

因为未知，所以才有无限夸张的描述。这类描述原本是宗教教主的专属，任何世俗人出此狂言，隔在任何时代，都会被认定为疯子或邪教，不被世界理睬。如今正在成为技术共同体的主流意识形态或常态。这种变化，细思不仅仅是诡异，更是某种仿佛集体魔障的征兆。

我们也深陷其中，自觉不自觉地成为其吹鼓手或追随者。

虽然目标具有很大的不确定性，也具有浓浓的未知的恐惧，但所有这一切的发生不是没有根据的臆想。具有“自主意识”的智能体，似乎正在“显灵”。

我对形势的观察是：希望最先实现AGI 获得巨大回报（巨额资本投入的动机）或实现“共产主义”理想社会（各种“super abundance”的说法）的说法，现在看来是难以实现的美梦，不是因为AGI不现实，而是越来越多的现象表明：AGI 是一种渐变式形态，其落地和推广更是具有阶段性，而不是所谓奇点式爆发。

Sam 在每次 OpenAI新发布前， 都要绘声绘色描述自己面临AGI到来般的体验，对于即将发布的GPT5，更是觉得真的就是AGI了。也不能说他完全没有依据，我们在使用LLM的过程中，也都在不同时间和情况下，眼前一亮过，有时候觉得模型真地活了过来，善解人意的超级智能就在身边。

So what？

模型对于社会经济的影响，依然是和风细雨，慢了一个节拍的。市场和用户也都还在润物细无声般的普及、启蒙和被教育中。这其实也是Sam自己的困惑，他说过社会对大模型能力的感知和改变与大模型的飞速演进，完全不成比例，对社会为什么没有看到期望的巨变，感到不解和惊诧。这当然是好事，奇点与末日一样，听着就不对劲。

这次回国，至少在我家，大模型成为自然用品，而不是只能仰望和听闻的魔杖了。我哥、我妹、我老爸，都在日常习惯性使用豆包了。询问日常遇到的任何疑问。一年前他们还是对我从事的大模型行业充满好奇，觉得可望不可及，现在却成为最常使用的工具了，失去了敬畏感。此前最常用的工具是百度，但我们在不是标准普通话的地区，打字打不出正确的拼音，以前问百度要一笔一画手写输入，极大限制了使用频度。而且百度的结果良莠不齐，有时候找到了答案，一多半回来的是垃圾。现在好了，任何问题，对着豆包一通询问，口音也无障碍。偶尔豆包误解了，大不了再啰嗦几句，扩大一下 context，它总可以给你提供有意义的信息或答案。

这才是大模型渗透该有的样子，它是一条不归路，习惯了大模型的人不再可以回转。但还有很多人迄今还没有意识到大模型来到了我们的身边。纵然AI以加速度进展呼啸而来，人类的惰性与习惯行为也会在抵抗的过程中，最终渐进式接纳它。

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核心概念：隐性推理是什么？

隐性推理指的是不通过显式语言步骤，而是在模型的隐藏状态中逐步完成推理过程。与传统的“思维链”（Chain-of-Thought, CoT）不同，隐性推理将逻辑操作埋藏在神经网络的连续激活中，从而展现出一种“内在的多步思考能力”。

自动生成的英文 PPT presentation：

notebookLM 这项 new feature 目前要蛮长时间才出结果，但最终的 presentation 几乎无可挑剔。

🌴 Coconut范式：在潜空间中“广度优先搜索”

多篇研究提出并探讨了**Coconut（Chain-of-thought in latent space）**这一新兴推理范式：

• Coconut 模型模拟了广度优先搜索（BFS）般的策略，在潜空间中并行展开多条推理路径，再筛选收敛于正确答案的路径；

• 该机制对**数学问答任务（如ProsQA）和程序式逻辑题（如ProntoQA）**表现尤为出色；

• 相较于传统CoT，它减少了对语言输出的依赖，提升了准确率、稳定性和多样性。

🔁 激活路径与层级递归：多样的隐性推理机制

除了 Coconut 以外，研究还提出了多种实现隐性推理的技术路径：

• 基于激活路径的重用与循环：模型在中间层隐状态中重复利用已有信息；

• 层作为计算单元（layer-as-computation）：模型的每一层可以类比为一次隐性操作或思维跳跃；

• 递归式控制流：通过特定控制信号或激活结构模拟类似程序的循环与条件分支。

🌫️ 扩散模型与无限推理深度

新兴研究探索了**扩散模型（Diffusion Models）**在隐性推理中的应用：

• 扩散过程被视为**“隐性推理路径的连续展开”，支持理论上无限深度**的思考步骤；

• 结合LLM的潜空间操作，可实现在语言层难以表达的复杂逻辑求解任务。

📚 分阶段训练的重要性

成功引导模型掌握隐性推理能力，研究强调：

• Curriculum learning（课程学习）：由浅入深地训练模型掌握多层次推理；

• 阶段化的指令微调：先训练基础逻辑能力，再训练复杂推理路径；

• 推理-生成解耦：训练模型在隐藏层内部完成思考，再单独触发输出。

🔍 研究意义与挑战

• 效率与泛化性：隐性推理为解决token推理长度瓶颈提供新方案；

• 可解释性难题：隐藏状态中的“思考过程”难以直接观察或控制；

• 安全与对齐风险：在不可见的推理空间中，模型可能学到“非人类可解释”的思路。

立委关于大模型与AI的博客汇总

有一派哲学家相信，思维等于语言，二者是一块铜币的两面。或曰：思维是内在的语言，语言是外在的思维。但这种观点经不起推敲。

共识是，语言是思维内容的表达形式。理论上，任何内容都需要赖以存在的形式。老话说：“皮之不存，毛将焉附。” 但形式其实有两种：一种是他人能看得见摸得着的多模态外在形式（例如语言文学，也包括音频视频作品），另一种是无法直接与别人分享的内心活动载体——内在形式（神经元脑电波）。

内容与形式的确是一体两面、相互依赖的整体，但只有内在形式才是思维不可或缺的载体。大模型的实践中，系统把内容抽象为脱离了特定语言的可计算和操作的内部向量（tensor），神经网络把这种内在形式称为意义的隐藏空间。伊利亚曾说，生物大脑的神经网络也差不多是一种类似的电脉冲数据流。这个观点目前还不是科学共识，因为我们对大脑机理的了解远远落后于AI的发展。无论如何，借助这种视角，我们可以更清晰地认识到思维作为内容，与语言作为外在形式之间的关系。

关于思维与语言既密切相关又可以独立这一点，越想越觉得奇妙。哲学上可以持续争论，然而大型语言模型的出现提供了一个活生生的“波粒二象性”般的例证。思维好比波，语言作为离散符号序列，好比粒子（流）。人类意识就像光，具有这种思维/语言的二象性。到底思维在我们大脑里是一种什么形态？它与我们的语言器官（发音或码字）如何相互转化、作用和反作用呢？纯粹从生物学角度可能不易搞清楚。但人工神经网络至少呈现出一种可以将思维表示为内部向量，并在端口之间实现相互转换（embedding / softmax）的机制。如果把语言比作衣服，那么内部思维链就像光着屁股的意识流，是“裸思”；只有当实施语言化时，这条裸思才坍缩成确定性的符号序列，正如我们在推理模型（例如OpenAI的o系列）输出的语言思维链（CoT）上所看到的。

为什么我们总觉得语言与思维密不可分呢？原因大概有以下几点：

首先，人是群体动物，有着强烈分享“心得”的冲动。我们不满足于自闭遐想，而是喜欢不停地唠叨：电话、微信、开会……给人的感觉是内心的想法和情绪很难长久存于心而不吐露（个别例外，如自闭者）。

其次，没有外在形式，思绪难以长久保持连贯和条理。撇开计算机神经网络内部的隐藏空间不谈，只看人脑的内心活动，我们会发现如果不借助语言这类外在形式，天马行空的意念很难拉成长线，难以进行长线条的逻辑推导，更谈不上形成完整的知识体系。知识无法积淀和传承，也就不会有科学技术的继承和发展。可见，语言和艺术作品这些外在的模态数据，对人类文明和科技进步是多么重要！它们也像燃料一样驱动着这一次大模型革命。

我们的生物大脑的神经元数量比目前最大的头部大模型要高出好几个量级，但每个人都深知人脑的局限：它不像计算机模型那样可以持久承载一个包罗万象的知识体系，再博学的知识分子也难与大模型硬碰硬拼深度与广度。韩国围棋冠军一败涂地的经历令人记忆犹新，这是“豆腐脑”与电脑硬碰硬时的鲜活惨状。人脑的内在装载容量和知识持久性、完整性都很成问题，这就是为什么人类需要接受十几年甚至二十多年的教育和训练，才能站在前一代人留下的知识体系之上，继续拓展科学技术的边界。所有这些现实，都强化了思想离不开外在形式的直感。

第三，文明的发展反过来影响了我们的内心活动。从原理上说，人类的内心活动原本无需借助语言等外在模态形式，它可以在内在形式的载体（脑电波、脉冲）上独立存在。然而，自从人类发明语言并用它传承文明上万年以来，我们在交流与传承过程中受到了语言的巨大反作用——尤其是读书人，渐渐习惯于在内心活动时频繁利用语言的外在形式，只不过通常并不大声说出来而已。这一点有实验依据：人类脑电波所代表的思维活动往往与发音器官下意识的“默读”活动高度协调。默读一不小心就会演变成很多人“自言自语”的现象。这更加强化了“思维即语言”的观点。

我们知道，强化学习后训练出来的推理模型通常表现为一条“query–COT–answer”的序列线条。query 是用户给的输入，必然是离散的语言表示；answer 是给用户看的输出，也必然需要通过 softmax 外化为语言。只有两个端口之间的 COT 才是两可的：或者语言化，絮絮叨叨地自言自语；或者抛弃语言化，让思维深藏不露（所谓 latent reasoning），牺牲可解释性，但理论上可以提高答案质量。

人类大脑在思维的时候也有这种不言表的内部状态吗，还是说我们的思维基本上离不开语言？这个问题一直有争论。多数人的体验好像是：完全离开语言我们无法进行长线条、有条理的思维，只是在梦里或深省时会有一种模模糊糊的灵感或想法，暂时找不到合适的语言表达。

概念上，思维不如意识宽泛，语言也只是一种模态，多模态信号的内在所指还是用“意识”涵盖更好。在这样的高度，语言与思维的关系，不过是意识与模态关系的一个特例。说“语言=思维”，就好比说“意识=模态”。

意识是什么呢？古人云“脑之所思，心之所感”。前者即思维，后者是情绪。情绪为什么用心而不用脑，其实没有科学依据；但人的喜怒哀乐常常伴随心跳、血压的变化。爱情来了，是“心动”不是“脑动”。怀疑、猜忌、仰慕、怜悯等情绪好像也不是大脑思考的结果。无论它们来自哪个器官，情绪都是意识的重要组成部分。也许动物也有一些粗线条的情绪，就像它们也有简单的语言一样：高级动物据说也犯忧郁症和狂躁症。但人类的情绪显然更加丰富和细腻，人类语言就更非动物语言可比。

思维和情绪这些意识都是内在的，那外在的表现形式有哪些呢？

1. 1. 诉诸语言文字，这是最常见的方式。人类通过语言刻画和记录内心世界，哪怕它笨拙而有限。

   2. 借助音乐，让旋律和节奏承载情感，这也是一种独特的音频“语言”。

   3. 借助美术、雕塑、视频等艺术形式，用视觉符号或运动影像去表达难以言明的体验。

   4. 借助动作，比如拥抱、接吻、抚爱、挥手、竖大拇指、伸中指，甚至大打出手；还有眼神交流、哭、笑等，这些属于具身智能的范畴了，最终落地到人形机器人身上。

   5. 没有形式可表达，只能烂在心里或脑海中，这“不可道”的部分甚至连艺术也无法企及。

具身智能姑且放下不谈，上述意识与模态的关系就是一表一里、内容与外在形式的关系。其中多模态中语言处于核心地位，是思维的核心载体；情绪也可以尝试用语言来描述，但语言表达情绪常常非常笨拙、干瘪或走形。瞎子阿炳尝尽人间辛酸后，用一支《二泉映月》表达自己的感受，是任何语言文字也难以传达的。说了这么一大圈，还是那句话：内容与形式相依而不等同。长线条、体系化的思想往往离不开外在形式，但意识一定程度的独立性已经无可置疑了。换句话说，思维并不是语言，意识也不是模态。二者虽然高度关联，有时密不可分，但绝对不该划等号。

说到这里，还得承认：很多时候语言对情绪和艺术美感也力不从心。白居易的《琵琶行》可能是描写琵琶曲最精彩的诗化语言了，但他也只能用种种比喻或指法描述，如“大珠小珠落玉盘”、“轻拢慢拈抹复挑”，来间接传达琵琶曲的美感。语言的这种力不从心，是多模态大模型在不同模态之间对齐和转换的巨大困扰。用过文生图、文生音乐、文生视频的玩家都有体会：我们常常不知道如何告诉模型想要的结果，很多时候还得靠模型帮我们扩写模态描述的细节，才能增加成功率。即便如此，AIGC优秀作品的诞生也很大程度上要看运气，需要多次尝试、选优（cherry-picking）。

结论：思维是意识的主要成分，属于内容或意义；语言是模态的主要成分，属于形式或载体。所以一般而言，讨论“思维是否等于语言”，其实是在探讨意识是否等于模态，内容是否等于形式。意识既然可以在大脑内部以神经网络的形式存在，就不必完全依赖语言文字或音频视频这种外在形式。独立存在的神经网络是真实的，它否定了“思维＝（外在）语言”这类简单假说，但并不否认“思维＝内在语言”的可能。

老友说：每次遇到思维和语言的关系，都要祭出这张图，LeCun说的意思是：语言只是心智/意识的低维度离散表示。言下之意，意识是高维连续的表示。诚哉斯言。

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1. 为什么中心节点看起来最“省比特”

在语义压缩框架里，发送端和接收端都共享一个超大的知识库（也就是大语言模型GPT本身）。只要两边都装好了这台“超级预言机”，你就只需要传那些模型无法直接预测的信息——往往是微小的差异。

• • 模型分发成本：把模型先安置到两端，是一次性“沉没成本”。

  • 消息传输成本：之后每条消息，只要剩下差分信息，就能拿到极致压缩比。
    （想象一下：家里装了电表，后来用电就只需按表读数付费，不用每次都搬来发电机。）

所以，如果你要传送海量短消息，中心节点（也就是先统一部署好那个大模型）无疑是最省每条消息比特数的做法。

2. “模型足够聪明，万物皆可压缩？”

不是的。即便有了一个近似 Solomonoff 预测器（不可计算的最优压缩器），它也只能针对有规律的数据把消息压得很小；面对真正的随机噪声或 Kolmogorov 意义上的不可压缩序列（比如纯白噪声），你依然得用与原始数据相同的位数来描述它。

• • 有损 vs. 无损：大模型做的是“无损语义压缩”的近似——理论上目标是无损，但实践里模型参数、截断长度、tokenizer 带来的误差都让它“看起来”有点像有损。或者说，语义层面上无损，但比特层面依然因截断、tokenizer 等带来轻微有损。

  • 序列号／元数据开销：举例来说，为了保证顺序和可解压，你往往需要加上序列号、checksum 等元信息。

3. Kolmogorov 复杂性的核心定义

1. 1. 最短描述长度
      对任意字符串 x，其 Kolmogorov 复杂度 K_U(x) 定义为：在一台通用图灵机 U 上，能输出 x 的最短程序（二进制串）长度。

      

   2. 可加常数不变性
      虽然不同的通用图灵机 U 和 U′ 会有不同的基准，但对于任意 x，都有

      


      其中 C_{U,U′} 与 x 无关。

   3. 朴素复杂度 vs 前缀复杂度

      朴素复杂度 C(x)：

      

      C(x) 只关心“最短的整体长度”，不在意程序间有没有分界。把描述字符串 x 的最短程序长度，直接拿来算。就像你打电话传电话号码，但不告诉对方号码有几位，只发出一串数字：1357902468...对方不知道这串是 10 位还是 11 位，哪里断开也不清楚。这就是朴素复杂度：只在意“整个程序多短”，不管程序之间有没有清晰的分界。但没界限容易搞混：如果程序 A 是 101，程序 B 刚好是 1010，对方收到 1010 时，不知道是 A＋0，还是直接 B。

      前缀复杂度 K(x)：

      

      在 C(x) 的基础上，多加一个要求：所有可行的程序都不能互为前缀（prefix-free），就像保证任意一段代码结尾清晰、不会和另一段代码混在一起。这让理论性质更好，也能直接对应信息熵。这次你在每个号码后面都加个“#”标记结束，比如13579# 02468# … 听者一听到“#”，就知道这一串号码完整发完了，不会跟下一个混淆。这就是前缀复杂度：所有可行程序都设计成“自己带结束标志”，永远不会是另一个程序的开头。概率总和也容易算清楚：带结束符的代码就像每个密码都有自己独立的门，能保证所有概率加起来是 1，数学上好推导，也能直接对应信息熵。

4. Solomonoff–Kolmogorov–Chaitin 框架

算法概率（Algorithmic Probability）

Solomonoff 提出“通用先验”

意味着：字符串 x 的出现概率和它的最短程序长度成反比。

归纳推理

通过给所有可能程序打上权重（2^{-|p|}），Solomonoff 归纳理论就是在做全空间搜索 + 加权平均，推断下一个 token 的概率，完美符合 GPT “next token prediction” 的理论——只是不可计算。

不可计算性

理论上的最优 K(x)永远算不出来（停机问题），要么只能上界估计（通过各种压缩算法），要么用算术编码等手段做近似。

5. 李明教授的《Introduction to Kolmogorov Complexity》精髓

结构函数（Structure Function）

李明书中详细讨论如何分离“随机性”与“结构”：给定 x，寻找一个模型类 𝓜 （记作 ℳ）和其中的模型 M∈𝓜，使得

尽可能小——这就是对数据 x 做两部编码（two-part code），也是最优压缩与模型选择的数学基础。第一部分 K(M) 是模型本身的描述长度。第二部分 log |{ y : M(y)=x }| 是给定模型 M 后，还需要的那部分随机性长度。

算法充要统计量 S(x)（Algorithmic Sufficient Statistic）

这是李明重点：一个“充要”统计量 S(x)，能在最小化两部编码的同时，既把数据的“规律”压进模型，又把剩余噪声放进随机部分，做到最简洁的描述。第一部分 K(S(x))：用最短的程序描述模型 S(x) 本身；第二部分 log |{ y : S(x)(y) = x }|：在给定模型之后，为了完全还原 x，还需多少比特来区分所有被该模型映射到 x 的可能 y。

把它们加起来，就是“用这个模型＋随机补充”来描述 x 的总代价。找到能让这个和最小的 S(x)，就相当于找到了对 x 最好的“充要”统计量。

随机性测度（Randomness Deficiency）

定量衡量某个样本 x 相对于模型 M 是多“典型”或多“离谱”，用于指导是否要换模型或增加模型复杂度。

6. 尼克的视角：GPT 与柯氏复杂性

学习就是“求逆”问题，训练即最短程序逼近

Nick 强调：训练一个模型，就是在可计算的程序空间中，寻找一个能够“生成”训练集的短程序——也就是在实战中做的近似。

大模型的“内容压缩” vs “形式压缩”

个体压缩（Instance）：像无损 ZIP，一首歌可以 100% 还原，对应形式压缩。

整体压缩（Dataset）：面对海量文本，关注的是文本背后的意义或“语义信息”，此时“无损”只针对意义层面，形式上允许丢弃多余噪声。这正是 LLM 做到的：内容／语义的“无损”——虽然编码字符上看似“有损”。

近似最优 vs 真最优

Nick 提到：任何可实现的压缩算法（gzip、xz、算术编码加GPT…）都只能逼近K(x)，而 GPT 则是在“预测分布”上进行近似，用一个固定模型去对抗所有序列，其优势是语义联想和上下文填空，但仍旧受限于模型容量与截断长度。

小结

• • 李明教授给我们一整套两部编码、结构函数和充要统计量的严谨框架；

  • 尼克的大模型论：训练≈求逆，预测≈Solomonoff 归纳，压缩≈最优编码的近似实践。

  • 真正的“最优无损”只有在理论上存在，现实里每一次“预测+编码”都在做逼近，同时也承载了网络协议的元信息开销。

• 立委关于大模型与AI的博客汇总

预测下一词的自回归大模型GPT早已风靡全球。压缩即智能的说法已经广为人知，但关于其无损压缩的能力貌似一直有争议。GPT压缩到底是无损还是有损呢？

这是一个非常值得打破沙锅问到底的问题，它正好切入了LLM压缩最核心、也最巧妙的部分。我们来把这个过程彻底拆解一下，让它变得清晰易懂。

一个直观的比喻：在无限的图书馆里找书

想象一个图书馆，里面包含了所有可能的句子。

• • 像 “人工智能将重塑未来产业格局” 这种符合语法、逻辑且有意义的句子，位于图书馆里非常显眼、容易找到的区域 (比如“热门新书区”)。
  • 而像 “产业未来将格局人工智能重塑” 这种语法不通的句子，位于偏僻的角落。
  • 像 “猫枕头跳跃蓝色因为星期三” 这种完全随机的胡言乱语，则位于几乎无法访问的尘封地下室。

现在，我需要告诉您具体是哪句话。

• • 对于那句热门句子，我不需要把整句话念给您听。我只需要给您一个极短的指令：“热门区，第3排，第5本”。这个指令就是压缩后信息 (少量比特)。
  • 对于那句胡言乱语，我没有捷径可走，只能把整句话一字不差地读给您听。这个指令非常长，几乎和原文一样。

GPT的作用，就是建立了这个图书馆的终极索引系统（世界模型）。它知道每一句话“热门”的程度（概率）。算术编码就是那个高效的区间定位系统。

核心机制：算术编码如何划分“区间”

现在我们进入技术细节。算术编码的精髓是把一整段信息表示成 0.0 到 1.0 之间的一个小数。

压缩：一步步“缩小”区间

我们以您的例子 “人工智能将重塑未来产业格局” 来走一遍流程。为了简化，我们假设分词是：“人工”, “智能”, “将”, “重塑”, “未来”, “产业”, “格局”。

1. 初始状态：我们的区间是 [0.0, 1.0]。
2. 编码第一个词“人工”：
   • GPT模型启动，预测第一个词的概率。假设在所有可能开头的词中，"人工" 的概率是 5% ： P("人工")=0.05。
   • 算术编码器就在 [0.0, 1.0] 的区间里，把开头 5% 的位置，也就是 [0.0, 0.05]，分配给"人工"。
   • 我们“放大”进入这个新区间 [0.0, 0.05]。
3. 编码第二个词“智能”：
   • 现在，GPT的上下文是“人工”。它预测下一个词。因为“人工智能”是高频词，所以 P("智能" | "人工") 的概率会非常高，比如 80%。
   • 算术编码器就在当前区间 [0.0, 0.05] 里，把前 80% 的位置分配给"智能"。
   • 新的区间是 [0.0, (0.05 * 0.8)]，即 [0.0, 0.04]。
   • 我们再次“放大”进入这个更小的区间 [0.0, 0.04]。
4. 编码第三个词“将”：
   • 上下文是“人工智能”。GPT预测 P("将" | "人工智能") 的概率也很高，比如 60%。
   • 新区间是 [0.0, (0.04 * 0.6)]，即 [0.0, 0.024]。
5. ...持续这个过程...

最终结果：当整句话编码完毕，我们得到了一个非常精确定位的、极小的最终区间，比如 [0.02113, 0.02114]。

关键来了：我们只需要从这个最终区间里随便挑选一个数，比如 0.02113，把它转换成二进制（比如 0.00010101...），这个二进制串就是我们的压缩结果。因为它是一个高概率句子，每一步都取了较大的百分比，所以最终区间的范围相对较大（虽然数值很小），可以用较少的二进制位数来精确表示。

解压：按图索骥，还原路径

解压过程就是上述步骤的逆向操作，像拿着藏宝图找宝藏一样。让我们用数学语言走一遍解压流程。

• • 压缩数字：V = 0.02113
  • GPT模型：随时待命

第一轮：解码第一个词

1. 获取概率：GPT预测，（无上下文时）'人工'的概率是0.05，'智能'是0.03...
2. 划分区间：[0.0, 1.0] 被划分为:
   • [0.0, 0.05] -> '人工'
   • [0.05, 0.08] -> '智能'
   • ...
3. 定位：V = 0.02113 落在 [0.0, 0.05] 区间内。
4. 解码：输出第一个词 “人工”。
5. 更新区间：我们接下来的工作区间是 L=0.0, H=0.05。

第二轮：解码第二个词 

1. 区间归一化 (Rescaling) 
   • 我们需要更新我们的指针 V，计算它在 [0.0, 0.05] 这个新区间里的相对位置。
   • 公式：V_new = (V_old - L) / (H - L)
   • 计算：V_new = (0.02113 - 0.0) / (0.05 - 0.0) = 0.4226
   • 现在，我们用来做决策的指针变成了 0.4226。
2. 获取概率：解压器给GPT输入上下文“人工”，GPT预测下一个词的概率：
   • P("智能" | "人工") = 0.8
   • P("智慧" | "人工") = 0.1
   • ...
3. 在新坐标系下划分区间：我们根据新概率划分标准区间 [0.0, 1.0]：
   • [0.0, 0.8] -> '智能'
   • [0.8, 0.9] -> '智慧'
   • ...
4. 定位：我们用归一化后的新指针 V_new = 0.4226 来比较。它落在 [0.0, 0.8] 这个区间内。
5. 解码：输出第二个词 “智能”。
6. 更新区间[L, H]：为下一轮的计算定义新的边界。方法：将相对的 [l,h] 区间缩小/映射回绝对坐标系中。'智能'对应的区间是 [0.0, 0.8]。映射回绝对坐标系的工作区间是 [0.0, 0.04]。这个 [0.0, 0.04] 精确地定义了“人工智能”这个词序列在整个 [0.0, 1.0] 空间中的最终位置。

• • L_new = L_prev + (l_curr * Width_Previous)
  • H_new = L_prev + (h_curr * Width_Previous)

这个过程不断重复，每一步都包含 定位 -> 解码 -> 归一化 三个动作，直到结束。具体说，更新指针 V 与 更新区间 [L, H] 这两个过程交替进行，一个负责“决策”，一个负责“更新状态”，共同驱动解码器精确地还原出原始文本。因为每一步的选择都是唯一的，所以解压结果能100%保证和原文一致。

总结：为什么高概率 = 少比特

这背后的数学原理是信息论。一个事件所包含的信息量$$I$$是其概率$$P$$的负对数：

I(x) = -log₂(P(x))

• • 高概率事件 (P → 1)：比如GPT预测下一个词是“格局”的概率是95% (P=0.95)。它所包含的信息量就非常小（-log₂(0.95) ≈ 0.07比特）。我们只需要极少的信息就能确认这个预测。
  • 低概率事件 (P → 0)：如果下一个词是个罕见词，概率只有0.01% (P=0.0001)，它所包含的信息量就极大（-log₂(0.0001) ≈ 13.3比特）。我们需要很多信息才能描述这个“意外”。

算术编码巧妙地将这个理论变成了现实。对于一个高概率序列，最终的区间总大小（即所有概率的乘积）会比较“大”，从而可以用一个位数较少的二进制小数来表示。这就是“语义级消除冗余”的本质：所有符合人类知识、语法和逻辑的“意料之中”的内容，都被GPT这个“世界模型”识别出来，并用最少的信息量进行了编码。

• 立委关于大模型与AI的博客汇总

GPT训练中的压缩，与拿GPT当压缩器工具不是一回事，二者有很大的关联，但不是同一个层面的问题。GPT是无损还是有损压缩的混淆与争论，就是搞错了这个层面和视角。

1. 理论基础 (Solomonoff-Kolmogorov-Chaitin / Kolmogorov Complexity)：

   • 任何数据的“最本质”信息量是其柯氏复杂性 (KC) —— 计算理论中定义为能生成该数据的最短程序的长度。

   • 理想的最优无损压缩器就是能找出这个最短程序的“预言机”。

   • GPT 的 Next Token Prediction 本质上是 Solomonoff 归纳法的近似实现：它利用在海量数据上学到的统计规律/模式（共享知识库，或曰“世界模型”），预测序列的下一个元素。预测越准，对序列的描述（压缩）就越高效。Ilya 在 Berkeley 的演讲确认的就是这点。

2. 工程实现 (ts_zip / L3TC / GPT 算术编码)：

   • ts_zip (Bellard)： 早期实验，证明了利用Transformer模型预测下一个Token + 算术编码，可以超越传统压缩器（如xz），代价是慢。核心是利用模型作为“预测器”。

   • 李明 & 尼克 (2022-2023) 的 GPT 实验： 直接用GPT类模型做概率预测 + 算术编码进行无损压缩，效果显著优于gzip（极端情况好10倍），验证了理论可行性。应用场景：传输成本 >> 计算成本时（如星际通信、昂贵带宽）。

3. 核心优势与限制：

优势： 对富含语义、符合“世界模型”的序列数据（如自然语言、结构化日志）压缩率极高。利用的是数据背后的“意义”和“规律性”。

局限：

• • • 计算成本高： 压缩/解压慢（如ts_zip 1k/s）。

    • 对随机噪声无效： 真正的随机数据（Kolmogorov噪音）KC等于其长度，无法被任何模型压缩。

    • 依赖模型质量： “共享知识库”（GPT模型）的质量直接影响压缩率。模型越好，对相关数据的“理解”越深，压缩越高效。

解答核心困惑：“次优无损压缩 vs 有损压缩”

这是最容易混淆的点！

李明 & 尼克的坚持：GPT压缩就是无损压缩

• • 定义层面： 只要压缩后能精确地、比特级还原原始数据，无论压缩率如何，无论是否达到理论最优（KC），无论用了什么方法（这里是GPT预测+算术编码），它就是无损压缩。

  • “次优” ≠ “有损”： 一个压缩算法压缩率不够好（比如只用gzip压缩文本，远没达到KC），它依然是无损的——解压后还是原文。它的“次优”体现在压缩率不够高，而不是丢失了信息。

  • GPT + 算术编码 的机制： GPT 提供下一个Token的概率分布（logits）。算术编码器利用这个分布，将输入Token序列编码成一个比特串（离散数）。解压时，同一个GPT按相同概率分布逐步解码出原始Token序列。输入输出比特完全一致。这是标准的无损压缩流程。

李飞飞强调的“有损”可能是指： 模型在学习过程中，必然会对训练数据进行抽象、泛化、丢弃个体噪声，形成一个内部的、简化的“世界模型”。这个学习过程本身可以看作是对原始训练数据的有损压缩（它丢弃了无法纳入模型的细节）。但请注意：这是指模型内部表示的形成过程，而不是指 “GPT+算术编码“作为压缩器对特定文件进行压缩的过程。后者是明确的无损过程。

结论：

1. 严格定义上： 使用LLM进行概率预测 + 算术编码是一种无损压缩技术。它保证原始数据的精确还原，只是压缩率依赖于模型的质量和数据的性质。

2. 理论理想 vs 现实： 任何实际无损压缩器（包括GPT）都达不到理论最优压缩率 (KC)，都是“次优”的。“次优”不等于“有损”。“次优”指压缩效率不够好，“有损”指信息永久丢失。

3. 理解“有损”说法的来源：

   • 学习过程的本质： 模型从海量数据中学习形成“世界模型”的过程，本身可视为对训练数据的有损压缩（提取精华，丢弃无关细节和噪声）。

   • 压缩“意义”的模糊性： 当我们谈论压缩数据集整体的“意义”而非具体比特时，“无损”的定义变得模糊。LLM压缩的优势恰恰在于它利用了“意义”来实现对“比特”的高效无损压缩。

   • 与理论最优值KC的差距： 因为无法达到KC，总存在理论上的“浪费”，这种感觉类似有损，但本质是计算不可行性导致的效率不足，而非信息损失。

简单比喻：

• • 无损压缩 (gzip, GPT+算术编码)： 把一本厚书用一种非常高效的密语（可能是基于百科全书知识的缩写）写成一个密码序列。只要有密码本和规则，就能一字不差还原原书。 密码本短（压缩率高）说明密语设计得好（模型好）。

  • 次优无损压缩： 密语设计得不够好，密码序列比别人的长（压缩率低），但依然能完全还原原书。

  • 有损压缩 (jpg, mp3)： 把书提炼成一篇摘要、画面或音乐降低了精度。保留了核心思想（主要特征），但永远无法还原原作的每一个token和所有细节（包括瑕疵）。

  • GPT学习形成“世界模型”： 读了图书馆所有书后，模型形成了对“世界”的理解。这个理解是训练数据海量信息的高度抽象和简化（有损）。但当他用这个模型来帮你压缩某一本具体的书时（通过预测+编码），他可以做到无损。

所以，回到你的话： “目标是无损，结果是有损” —— 对于利用现存GPT作为压缩器，这个说法不准确。对特定数据的GPT压缩总是无损的，但压缩率是次优的（未达KC）。对于GPT学习构建其内部模型的过程，这个说法有一定道理（内部模型是对训练数据的有损表示）。关键在于要区分 “使用工具（GPT压缩器）的过程” 和 “工具本身（GPT模型内部）的构建过程”，否则就不在同一个概念频道，鸡同鸭讲。

• 立委关于大模型与AI的博客汇总

GPT+算术编码是对数据的无损压缩。什么是算术编码？它是怎么工作的？

算术编码：GPT压缩的“比特转换器”

算术编码 (Arithmetic Coding) 是经典的无损压缩算法。GPT作为“世界模型”为这个算法提供了前所未有的、超精准的语言数据的“概率地图”。

核心作用：把概率分布变成最短的比特流

1. GPT内部的输出是什么？

   • 当输入一个序列 token1, token2, ... token_{i-1} 时，LLM 输出的是 下一个 token token_i 在整个词汇表上的概率分布 P(token_i | context)，称为 logits。

   • 例如： 输入 “人工智能是”，LLM 可能输出 P(“未来”)=0.6, P(“趋势”)=0.3, P(“什么”)=0.05, ... P(“香蕉”)=0.0000001。

2. 算术编码器如何工作？

   • 想象一条0到1的数轴： 初始区间是 [0, 1)。

   • 按概率切分区间： 根据 P(token_i) 将当前区间划分成若干子区间，每个子区间对应一个可能的 token。

     • 接上例：“未来” -> [0, 0.6)， “趋势” -> [0.6, 0.9)， “什么” -> [0.9, 0.95)， ... “香蕉” -> [0.9999999, 1)。

   • 选中真实token的区间： 如果实际的下一个 token 是 “未来”，则新的当前区间变为 [0, 0.6)。

   • 迭代： 用这个新区间 [0, 0.6) 作为起点，输入下一个 token token_{i+1} 到GPT获得新的概率分布，再次切分这个新区间。如此反复直到序列结束。

   • 输出一个“代表点”： 最终得到一个非常小的区间 [low, high)。选择一个该区间内的二进制小数（比如 (low + high)/2），只保留其小数点后的有效比特位。这个比特串就是压缩结果。区间越小，所需的比特数越少 (-log2(区间长度))。

这里，算术编码中区间和比特输出的转换关系容易让人困惑，这确实是理解无损压缩最烧脑的部分。需要理解“代表点”的生成逻辑。看上去有一个矛盾：区间是连续的，怎么能离散化，用有限比特精确代表？这需要从信息论和计算机表示两个层面拆解。需要彻底打通“概率→区间→比特”的转换链条，想明白为何最终输出的是有限比特而非无限小数。“区间长度对应概率”不难理解，当前瓶颈在于如何把连续区间离散化成比特流。需要重点讲清楚两点：一是-log2(概率)为何等于比特长度（香农极限），二是如何用二进制分数逼近实数而不损失信息。

最终区间：概率的结晶

假设经过对整段文本的逐词编码，算术编码器得到最终区间：

[low, high) = [0.3654321, 0.3654343)

• 区间长度 = high - low = 0.0000022

• 这长度就是整个文本出现的概率值！
  若每个词概率为 P1, P2, ..., Pn，则长度 = P1 × P2 × ... × Pn

我们可以这样比喻：将整个[0,1)区间看作一个序列数据的“宇宙”，每个可能的序列都对应这个宇宙中的一个子区间。序列出现的概率越大，对应的子区间就越长：长度等于概率。编码过程就是逐步缩小范围，最后定位到代表输入序列的那个子区间。一个非常简单的演示例子：

假设符号集：A（概率0.6），B（概率0.4）
要编码的序列："AB"

步骤：

1. 初始区间[0,1)

2. 编码第一个符号'A'：将[0,1)划分为 [0,0.6) 和 [0.6,1) 两个子区间。选择'A'对应的区间[0,0.6)。

3. 编码第二个符号'B'：将当前区间[0,0.6)按相同比例划分：A占60%：[0,0.36)，B占40%：[0.36,0.6)。选择'B'对应的区间[0.36,0.6)。最终区间为[0.36,0.6)，区间长度=0.24，等于序列"AB"的概率：P(A)*P(B)=0.6*0.4=0.24。

最终区间内的任何数都可以作为代表点。通常取最终区间[0.36,0.6)的中点（0.48）可能更靠近中间，但实际中我们取最短的二进制小数，比特串011（代表数值0.375）。

解码过程：

解码器已知概率模型，初始区间[0,1)。它接收到比特串011。

第一步：将[0,1)划分为[0,0.6)和[0.6,1)，0.375落在[0,0.6)内，所以第一个符号为'A'。

第二步：将当前区间[0,0.6)按比例划分：A:[0,0.36)，B:[0.36,0.6)。数值0.375在[0.36,0.6)内，所以第二个符号是'B'。

因此，解码正确。

直观比喻：GPS坐标压缩

原始文本 → 一栋精确的别墅 (目标区间 = 别墅占地)

比特串 0101110111010111001 → 别墅的 邮政编码 + 门牌号 (19位编码)

邮政编码区域 > 别墅面积 → 邮编一定能覆盖别墅

门牌号指向别墅内的一个点 (代表点)

解压 → 快递员用邮编找到区域，用门牌号送货上门
(只要地址在别墅内，就能正确无误送达)

无损的魔法如何完成？

最终输出的是概率空间的唯一坐标值，而非数据本身——这正是算术编码以逼近香农极限的方式实现无损压缩的魔力！

为什么这是无损的？

解压时，算术编码器反向操作：

• • • 从同一个初始区间 [0,1) 和同一个初始模型状态开始。

    • 读入压缩后的比特串，将其视为一个二进制小数 C。

    • 用 GPT 预测第一个 token 的概率分布，切分区间。

    • 看 C 落在哪个 token 的子区间里，那个 token 就是解压出的第一个 token。

    • 用选中的子区间作为新范围，继续用 LLM 预测下一个 token 的概率分布，切分，看 C 落在哪里... 直到序列结束。

关键： 压缩和解压使用完全相同的LLM和完全相同的概率预测流程。只要 C 在最终压缩区间内，就能一步步唯一确定当初编码时的每个 token 选择。输入序列和输出序列比特级一致。

• 立委关于大模型与AI的博客汇总

压缩率不够高不是更容易还原原文吗？从无损还原角度，我们其实不想模型压缩率“过高”。

这个问题非常犀利，直接点中了无损压缩理论中一个反直觉的关键点，质疑的是压缩效率与还原可靠性的关系——这恰恰是信息论最精妙的部分。

你可能正在脑补这样的场景：如果压缩率太高，就像把文件压得过于紧实，解压时反而容易出错。但无损压缩的数学基础保证了只要算法正确，100%还原与压缩率高低无关。

然而，这个问题的提出具备工程思维，是从实际系统角度质疑理论模型。“不想模型压缩率过高”，背后可能隐藏着对极端压缩场景下数据完整性的担忧——比如航天器用超高压缩率传输数据时，一个比特错误就可能导致整个文件崩溃。这种担忧很合理，但需要区分压缩算法本身和信道传输问题。

技术上需要强调两点：第一，算术编码作为熵编码，其压缩率逼近香农极限是数学特性，不会影响无损性；第二，高压缩率带来的系统脆弱性属于工程问题，可通过校验码解决。你可能混淆了算法层和系统层的可靠性。

特别要注意不要对“矛盾数据”有执念。数据集内部的矛盾不会导致信息损失，正如之前解释的，LLM压缩是通过增加比特开销来保留异常值，而非丢弃它们。这就像用高清扫描仪保存一幅有瑕疵的画作——瑕疵本身也被完整记录了。

应用层面，“压缩率不够高反而安全”的论述很有洞察。确实在工程实践中，适度冗余能提升系统鲁棒性。但理论上无损压缩的还原能力与压缩率无关这个铁律，需要用通信系统的分层模型来解释清楚。

好，这个问题触及了信息论中最精妙的反直觉点，我们一起来彻底解开这个悖论：

第一层：反直觉的真相

“压缩率不够高 ≠ 更易还原”
“高压缩率 ≠ 更难还原”

在无损压缩中（包括GPT+算术编码），压缩率与还原能力完全无关。只要算法正确：
1比特压缩的文件和几乎无压缩的文件，解压后都同等完美还原原始数据。这是无损压缩的定义决定的铁律。

第二层：高压缩率如何实现？（无损的魔法）

1. 1. 核心原理：消除冗余
      高压缩率 = 找到更高效的方式描述数据 = 用更少的比特表示相同信息。
      例：原始数据 "0000000000" (10字节) → 压缩为 "10个0" (4字节)。解压时完美还原10个0。

   2. GPT的威力：语义级消除冗余
      GPT发现 “人工智能将重塑未来产业格局” 这句话在它的“世界模型”中概率很高 → 用极小的区间（极少的比特）编码。
      关键：区间虽小，但精确对应这句话。解压时，靠比特流定位回这个区间，唯一还原这句话。

   3. 为什么高压缩率不伤害还原？

      压缩率	数据特性	编码动作	还原保障
      高	高度可预测 (如 “00000”)	分配极小区间 (比特少)	比特流精确定位到该区间 → 还原
      低	不可预测 (如白噪声)	分配接近整个区间 (比特多)	比特流覆盖大区间 → 还原

      第三层：担忧的本质：工程风险 vs 理论无损

      真正的顾虑是：当压缩率极高时，系统对错误的容忍度急剧下降！ 这是完全正确的工程直觉：

      场景	低压缩率 (如未压缩文本)	高压缩率 (GPT极致压缩)	原因
      1比特传输错误	可能只影响1个字符 (A→B)	整个文件可能报废	一个比特错误，算术编码的区间定位完全错乱，后续解码雪崩式崩塌。
      模型版本不一致	解压可能正常	解压必然失败/乱码	概率分布不同 → 区间划分不同 → 同一个比特流落在错误子区间，token全错。
      数据边界不匹配	容易发现	难以诊断	高压缩数据像密文，失去人类可读性。

      这才是“不想压缩率过高”的根源！无损压缩理论保证： 只要比特流无误+模型一致，100%还原。 工程现实： 高压缩率将系统的脆弱性放大了——它像一件极其精密的瓷器，完美但怕磕碰。

      应用场景该关心什么？

      1. 还原可靠性需求 >> 存储/带宽成本时

         • 选择低压缩率甚至不压缩。

         • 优点：抗比特错误、易调试、人类可读。

         • 代价：占用更多空间/带宽。

      2. 存储/带宽成本 >> 计算成本时

         • 选择高压缩率（如GPT+算术编码）。

         • 优点：极致节省空间/带宽（尤其对语义丰富数据）。

         • 代价：必须配套 强校验机制 (如CRC, 前向纠错码) + 严格版本控制。

      3. 对抗信道噪声的黄金法则

         

      核心：在压缩后的密文级数据上叠加纠错层，抵御物理信道噪声。

      总结：无损压缩的“不可能三角”

      维度	高压缩率	低压缩率
      还原准确性	✅ 100% (理论保证)	✅ 100% (理论保证)
      抗干扰能力	❌ 极脆弱 (1比特可崩溃)	✅ 强韧 (局部错误)
      计算开销	❌ 极高 (GPT预测+编码)	✅ 极低 (如gzip)
      人类可读性	❌ 无 (密文)	✅ 有 (文本/二进制)

      您的直觉是对的——在需要系统鲁棒性的场景下，确实要谨慎追求极致压缩率。但这无损压缩本身的数学纯洁性，而是工程权衡的智慧。

       

      立委关于大模型与AI的博客汇总

“视觉是连续空间的模拟信号，每个像素点就是一个连续变量。”
这是很多计算机视觉教材和模型论文中默认的假设。听起来合理，似乎也和物理世界接轨。但只要稍加推敲，就会暴露出它并非科学结论，而是工程手段的一种近似表达。

我们必须首先区分几个层面：

一、在物理上，光照和颜色确实是连续信号

自然界的光波、亮度和色彩是连续的，这没错。但人类并非以连续方式感知这些物理量——我们的眼睛和大脑会自动将其量化、概念化。例如：

• • 明度被压缩进有限的亮度感知等级；
  • 色彩区分能力是有限的，大致在几千到几万种之间；
  • 空间分辨率和时间刷新频率也受到神经系统本身的限制。

也就是说，虽然世界本身是连续的，人类感知和认知所依赖的输入体验早已是量化后的结果。

二、数字图像是离散化的产物

数字化图像以像素构成，通常每个通道8位，表示0到255之间的整数值。无论是JPEG、PNG还是RAW图像，底层存储都是有限精度的离散整数。模型所接收的图像本质上早已是数字化采样后的结果，并非模拟信号。

然而，在神经网络训练过程中，图像输入往往被归一化为0到1之间的浮点数。这一步并非出于感知上的真实需要，而是出于数值计算的方便性。深度学习系统依赖于梯度传播进行优化，而梯度下降算法要求输入数据分布平滑、可导、易归一化。因此，离散像素被“伪装”为连续变量，是为了解决优化问题，而非反映图像本质的必需。

三、这是一种“数学正确”的错觉

模型在训练中处理的是张量空间上的浮点向量，并依赖于连续空间的插值、卷积、归一化等操作。这使得像素在模型编码实现上被强行纳入连续数域，但这种连续性是工程层面的假设，并非信息层面的需求。

人类的视觉系统并不需要那么高的分辨率。绝大多数图像中的数值精度远远超出了人类的感知极限。8-bit 表示的256级灰度中，人眼实际可分辨的亮度等级可能不超过100级。而RGB色彩空间中的1670万种组合，也远远超过人类色彩分辨能力的上限。

这意味着：我们为模型输入提供的“连续性”，大部分是感知冗余。高精度浮点表示中的大部分“细节”信息，对人类无感，也并不必然提升模型表现。它们只是方便训练，“让梯度更好传播”的工具，本身并不承载有意义的知识。从信息论角度衡量，每一个像素点的连续表示空间远远超过其必要承载的信息量。这种表征冗余本质上可能是计算资源的结构性浪费。

四、重估视觉建模的基本假设

当我们把图像建模为“连续变量组成的张量”，其实是在把一个本可以紧凑表达的问题，拆成了浮点优化问题。它解决的是训练上的可微问题，而不是表达上的本质问题。

未来的视觉模型及其编码，可能应该从三个方向反思：

• • 一是重新审视离散空间在图像表示中的有效性（如 VQ-VAE, DALL·E-style tokens）；
  • 二是设计与人类感知匹配的量化机制，基于视觉系统的辨识上限进行编码；
  • 三是开发混合表征体系以节省资源，在连续优化和离散认知之间建立桥梁。

归根结底，“像素是连续变量”不是对世界的解释，而是对神经网络计算架构的妥协。它解决了梯度下降的问题，却掩盖了表征效率的问题。

我们应当意识到，这种假设在科学意义上是伪装的；在工程意义上是权宜的；而在未来的表征体系中，它可能具有进一步量化的优化空间。

• 立委关于大模型与AI的博客汇总

Yann LeCun 所鼓吹的「世界模型」（World Model）是一種旨在模仿人類和動物學習世界運作方式的新興 AI 概念 [P1, P62]。他認為，這條路徑不同於主流的 GPT/Diffusion 模型所依賴的大數據、大參數和自迴歸 Transformer 架構，是實現通用人工智慧（AGI）的關鍵 [P1, P62]。

以下將從實際能力、優缺點等方面，對最新發布的 LeCun 世界模型（如 I-JEPA 和 V-JEPA 2）與主流 GPT/Diffusion 模型進行比較：

世界模型（I-JEPA, V-JEPA 2）能做到而主流 GPT/Diffusion 難以實現的事項：

1. 理解與預測物理世界及因果關係：
   • 世界模型的核心能力在於對真實物理世界做出反應，能夠理解觀察到的事物（包括物體、動作和運動），並預測世界將如何演變，或智能體採取行動後世界會如何變化 [P1, P32]。這種觀察有助於建立對世界運作方式的因果關係理解 [P1, P4]。
   • 例如，V-JEPA 2 是首個基於影片訓練的世界模型，它顯著提升了動作預測和物理世界建模能力 [P1, P31]。它能夠為籃球的彈跳等物理現象提供更精確的模擬結果，因為它具備了基本的物理認知 [P1, P62]。
   • 比較與主流模型： 主流的生成模型，如基於 Diffusion 和 Transformer 的 Sora，目前仍難以準確學習物理規律 [P1, P71]。即使在充足的訓練數據下（可能包含 CG 生成數據），Sora 生成的影片也可能顯示出不符合物理規律之處，這表明簡單地堆砌數據並非通向更高級智能的道路 [P1, P71]。LeCun 更指出，目前的 AI 形式（生成式 AI 和大型語言模型）在缺乏對物理世界的理解、持久記憶、推理能力和複雜規劃能力方面存在限制，阻礙了機器實現真正的智能行為 [P39, P40]。
2. 透過抽象表示進行預測與規劃，而非精確像素或文字重構：
   • 世界模型（如 I-JEPA 和 V-JEPA）的關鍵優勢在於不需要精確預測世界的每一個細節，只需預測足夠抽象的表示以實現規劃目的 [P1, P4, P5, P19, P21]。這種方法比傳統的像素重構方法更注重對圖像的語義表示進行預測，而非完美重構圖像本身 [P5, P21, P73]。
   • I-JEPA 的核心思想是預測抽象表示中缺失的資訊，這更接近人類的普遍理解 [P1, P21]。透過使用抽象預測目標，它可以潛在地消除不必要的像素級細節，從而引導模型學習更具語義性的特徵 [P21]。
   • 比較與主流模型： 生成式架構（如 GPT 和 Diffusion）透過移除或扭曲輸入部分（如擦除照片或隱藏文字），然後試圖預測被破壞或缺失的像素或詞語 [P1, P19, P72]。然而，世界本質上是不可預測的，生成方法可能傾向於填補每一個缺失的資訊，這可能導致模型過度專注於不相關的細節，並犯下人類不會犯的錯誤（例如，生成人手時多出手指，即所謂的「幻覺」問題） [P1, P19, P62]。
3. 更高的計算效率和更強的語義表示學習能力：
   • I-JEPA 的預訓練計算效率很高 [P1, P25]。它不需要應用更耗費計算的資料增強來產生多個視圖，並能夠在不使用手工設計的視圖增強的情況下，學習到強大的現成語義表示 [P1, P25]。在相同的資料量下，I-JEPA 在 ImageNet 上實現最先進的低樣本分類性能時，所需的 GPU 時間比其他方法少 2 到 10 倍 [P1, P16, P25]。
   • V-JEPA 是一種非生成模型，透過預測抽象表示空間中影片的缺失或遮罩部分來學習 [P72]。它可以靈活地丟棄不可預測的資訊，從而將訓練和樣本效率提高 1.5 倍到 6 倍 [P1, P72]。
   • 比較與主流模型： 雖然未直接點出 GPT/Diffusion 的計算效率劣勢，但 World Model 聲稱其計算效率更高，暗示了主流模型在某些方面可能不如其高效。
4. 零樣本規劃與機器人控制：
   • V-JEPA 2 能夠用於在新環境中進行零樣本規劃（Zero-shot planning）和機器人控制 [P1, P32]。它能夠透過想像一系列候選動作的後果來規劃行動，並根據它們接近目標的速度對動作進行評分 [P1, P34]。
   • 這使得 AI 智能體能夠在不需要大量機器人訓練數據的情況下，幫助完成家務和體力任務 [P1, P31]。
   • 世界模型的核心作用是反事實推理（Counterfactual reasoning），即便是對於數據中未見過的決策，在世界模型中都能推斷出決策的結果 [P1, P68]。這是一種人類天然具備，而當前 AI 做得很差的能力 [P1, P68]。一旦產生突破，AI 決策能力會大幅提升，實現全自動駕駛等場景應用 [P69]。
   • 比較與主流模型： LeCun 認為當前 LLM 模式缺乏推理能力和複雜規劃能力，阻礙了真正的智能行為 [P40]。他預測，未來幾年可能成為「機器人技術的十年」，屆時 AI 和機器人技術的進步將結合，解鎖新一代智能應用 [P39, P41]。
5. 促進開放研究與文化多樣性：
   • LeCun 和 Meta 強調開源模型的重要性，認為對於基礎技術和基礎設施類技術，開源模型總能取得勝利 [P1, P5]。開源模型更可靠、安全、可客製化，並能吸引更多參與和貢獻，形成一個生態系統 [P1, P5]。
   • 開源有助於匯集更多人的智慧，避免整個資訊流被一家公司主導並受到某種偏見，這對於世界各地的文化多樣性來說非常重要 [P1, P6]。
   • 比較與主流模型： 雖然 OpenAI 等公司也發布部分開源模型，但 LeCun 強調的開源哲學似乎是更全面和深層次的，認為這能避免壟斷和濫用 [P6, P8]。

兩類模型的缺點與挑戰：

LeCun 世界模型的缺點與挑戰：

• 複雜性與持續研究： 目前還沒有一套明確的訓練過程可以替代 JEPA 架構，需要進一步研究和發展才能找到更好的方法 [P5]。仍需要發現新的概念、新的架構來實現人類般的智能水平 [P5]。
• 物理定律模擬的不足： 儘管在進步，但世界模型在模擬現實世界中的複雜物理現象（如流體動力學、空氣動力學等）時，其準確性和一致性仍然不足 [P51]。人類在物理理解基線測試中的表現仍明顯優於包括 V-JEPA 2 在內的頂級模型 [P34]。
• 泛化能力（外推能力）： 對於真實世界中罕見或異常事件的預測（如自動駕駛中的交通事故），模型能否超越訓練數據的記憶，發展出對原理的深刻理解以進行外推，是一個挑戰 [P52]。
• 計算效率（針對特定應用場景）： 對於某些生成式應用，如生成高質量影片，保持時間一致性會導致生成時間大大增加，例如 Sora 生成一分鐘影片可能需要一小時，這限制了大規模應用 [P52]。
• 性能評估的挑戰： 當前世界模型研究熱點集中在生成式模型上，評估指標主要為生成質量，但這些指標不足以全面反映世界模型的預測合理性。結合人類反饋能使評估更全面，但效率和一致性有待提升 [P52]。
• 當前模型的局限性： V-JEPA 2 目前只能在單一時間尺度上學習和進行預測，而許多任務需要跨多個時間尺度的規劃。未來重要的方向是發展分層次和多模態的 JEPA 模型，使其能夠使用視覺、音訊和觸覺等多種感官進行預測 [P36, P74]。目前 V-JEPA 適合處理相對較短的影片（可能長達 10 秒），但要在更長的時間範圍內進行預測仍是挑戰 [P74]。

主流 GPT/Diffusion 模型的缺點與挑戰：

• 缺乏物理世界的深層理解： 如前所述，它們在準確學習和模擬物理規律方面存在明顯不足 [P1, P71]。
• 推理和規劃能力有限： LeCun 認為當前的大型語言模型（LLMs）擅長處理語言，但不擅長思考 [P40]。它們缺乏持久記憶、推理能力和複雜規劃能力，這阻礙了機器實現真正的智能行為 [P40]。
• 「幻覺」問題： 由於傾向於填補所有缺失資訊，即使是不可預測的細節，這類模型容易產生「幻覺」，生成看似合理但不正確的內容 [P1, P19, P62, P93]。
• 對數據的過度依賴： 這類模型透過大量數據進行模式識別和重建學習，但對數據之外的抽象概念和因果關係的理解仍是挑戰 [P62, P68]。
• 未來發展路線的質疑： LeCun 預測目前的 LLM 模式壽命可能只有三到五年，認為未來會出現全新的 AI 架構範式，其能力將遠遠超越現有 AI 系統 [P39]。他認為自迴歸的 Transformer 是無法通往 AGI 的 [P63]。

立委关于大模型与AI的博客汇总

立委按：一辈子从事NLP/AI工作，已经习惯于在自己的博客频道持续写笔记，记下一路走来的观察和体会。所写貌似科普，但实际上不是为了迎合大众或普惠天下，根本动因还是为自己留下足迹，其次才是与亲友、同人、后学分享。大模型爆发是个分水岭。爆发前的博客集中在NLP的方方面面，大多是符号逻辑路线在自然语言文法方面的挣扎与进展。爆发后也没闲着，在这个有如寒武纪生物大爆发一样的让人眼花缭乱的世界，兴奋与刺激大于焦虑和恐怖，于是一路紧随，只问耕耘。现不揣拙陋，结集于此，定时更新，留下这个时代一位老兵的视界。

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【唐诗300首 AIGC 配乐： 白居易 琵琶行】

【唐诗300首 AIGC 配乐： 李商隐 无题】

【唐诗300首 AIGC 配乐： 杜甫 春望】

AIGC Suno：英烈颂

AI创作花絮: 《影月无痕》

大模型的落地现状和前景

大模型漫谈系列n

图片一键生成短视屏，奇妙元是时间的摄像机

奇妙元体验AIGC奇妙：《岁月如歌：神秘园》

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大模型科普系列1 
系列2 知识蒸馏
系列3 自回归和扩散模型
系列4 视频生成
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English

How GPT Works: A Shakespearean Text Generator

MCP: From Flashy Boom to Real Usability — A Technical Deep Dive

03 deep research： Challenges and Prospects of Advanced Reasoning LLMs

Does the New Reasoning Paradigm (Query+CoT+Answer) Support a New Scaling Law?

Technical Deep Dive: Understanding DeepSeek R1's Reasoning Mechanism in Production

DeepSeek's R1 Paper: A Storm in AI LLM Circle

The Turbulent Second Chapter of Large Language Models: Has Scaling Stalled?

DeepSeek_R1 paper

Probabilistic Transformer: A Probabilistic Dependency Model for Contextual Word Representation

Introduction to Transformer and Its Attention Mechanism

Has Symbolism Been Sidelined for Too Long? Could Neural LLM terminate AI?

What did Ilya see? -- secret behind success of LLMs

Suno AIGC：Ode to Madam Hu

Nick tracing the AI history for theoretical foundation and sources （English）

Unified Models Surpass Single-modal Models  (Gemini Notes 2/8)

Cross-modal Knowledge Transfer of Large Models Proven (Gemini Notes 1/8)

Decoding the New EMPO Reasoning Paradigm

A Comparative Review of Autoregressive and Diffusion Models for Video Generation

Unveiling the Two "Superpowers" Behind AI Video Creation

Decoding LLM-native Agents: Bridging Compilation and Interpretation in AI

The Three-Stage Scaling Laws Large Language Models

Technical Deep Dive: Understanding DeepSeek R1's Reasoning Mechanism in Production

Professor Ma's long paper out

Professor Ma Claims to Have Fully Unveiled the Mysteries of Neural Networks

Decoupling to Resolve: Issue of Character Consistency in Video Generation

Llama 3 Notes and Llama MV with Llama 3.1 Legend

The ChatGPT Tsunami and Its Impact on IT Landscape and New Ecosystem

《科学网》博客

从0实现并理解GPT 2025-06-04

大模型科普：探秘莎翁风格的诞生之旅（无代码版） 2025-06-03

LLM的后训练强化学习是怎么工作的 2025-06-02

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解读EMPO全程无监督推理新范式 2025-05-27

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Q&A on NLP: Chapter I Natural Language and Linguistic Form 2025-05-22

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Review of Autoregressive and Diffusion Models for Video Gene 2025-05-03

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非量化自回归视频生成模型NOVA的技术路线 2025-05-02

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关于作者

立委按：張祥雨是一位備受推崇的AI科學家，總論文引用數已超過 37萬次。他在AI圈內口碑良好，被譽為新一代華人AI科學家中最傑出的之一。張祥雨的博士研究時期（2012年至2016年）恰逢 深度學習的爆發。他認為這個時期時間點非常好，趕上了2012年AlexNet的成功，深度学习革命的起点，而他的ResNet工作也成为了这场革命的关键推手。

張祥雨最近接受了一次深度访谈，难得他有机会自由抒发两个多小时，描述了一个深刻而完整的的大模型的研究探索旅程和一路走来的心路历程。上一次感觉精彩绝伦学到了真经受到重要启发的，还是伊利亚关于next token prediction溯源到K氏复杂性的伯克利演讲。祥雨的这个访谈听下来体感不亚于那一次的收获和叹服。虽然这次访谈的录音效果欠佳，还是强烈建议AI-ers不要错过这个充满了洞见和认知的精彩，他对十多年来在大模型研发上不断探索的心得体会，相信对后学和同仁具有启发意义。本文是这次访谈的听书笔记，可供参照。

2012年深度学习爆发

AlexNet的成功主要在於它做到了 scaling（規模化），包括模型、數據和算力。當時，數據規模化有李飞飞的ImageNet（提供的大數據集120多萬張圖），算力規模化有英伟达GPU CUDA的發展，都已經不是瓶頸。因此，最關鍵的一點是誰能先把 模型規模化 (model scale up)。

張祥雨在博士階段，工作主線就是 做模型規模化 (model scaling)，目標是把模型做得更大。這無非是追求更大的寬度、更大的深度以及更大的分辨率。他與何凱明和孫劍老師進行了大量的合作。在這個階段，他們提出了許多方法來解決模型規模化中的問題，尤其是在深度方面的擴展。之前的一些模型過了十幾層效果就會迅速下降，而他們提出的 ResNet（殘差網絡）是一項具有巨大影響力的工作，能夠將網絡從十幾層擴展到上百層，甚至上千層。這項工作被認為基本解決了當時模型規模化的問題，為深度學習的大爆发奠定了基礎。

2019年 NLP 大模型爆發 

張祥雨指出，在 2019 年，NLP 領域取得了非常大的進展(BERT 和 GPT)。許多人認為這得益於 Transformer 架構。然而，他強調架構並非核心，真正的關鍵是優化算法。之前的 NLP 方法與 CV 類似，依賴大量人工標註數據。但 NLP 幸運地發現了無需人工標註的自監督訓練方式，例如 BERT 使用的類似完形填空的方法，以及 GPT 使用的預測下一個 token 的方式。 這種自監督方式使得模型可以几乎無限擴展地利用數據。模型透過上游任務學習到更強的表徵。 GPT 的方式還能透過 in-context modeling 解锁許多下游任務。這種 不依賴人工標註、可以大規模利用數據 的特性，是 NLP 實現真正做大 (scale up) 的關鍵，張祥雨稱之為 NLP 領域的 「GPT 時刻」。

2020年 ViT 出現，2022年底ChatGPT爆发

NLP 方法進軍 CV 到了 2020 年，領域發生了另一件大事：Transformer 架構被成功地完全應用於 CV 任務，其中最具代表性的是 ViT 架构。這使得學術研究人員自然而然地認為，可以將 NLP 領域成功的方法直接搬到 CV 中嘗試。因此，產生了許多模仿 NLP 方法的 CV 模型，例如 CV 中的 iGPT (模仿 NLP 的 GPT) 和 BEiT (模仿 NLP 的 BERT)。尤其是在何凱明提出了 MAE 系列之後，這些自監督方法在下游任務上的性能甚至能夠逼近或略超過使用全監督數據訓練的模型。這再次讓 CV 社群感到振奮。

Open AI 2022年底发布 ChatGPT（3.5） ，是大模型规模化效应的里程碑，引发了全社会的关注与震撼。此前国内小圈子也有不同的探索，但限于规模，效果都不太好，到了ChatGPT，scaling 成为广泛共识，GPT规模化高歌猛进，到GPT4发布形成AI的又一个高潮。

CV 難以復現 NLP 的規模化效應

不變性與缺乏泛化能力 儘管初期看起來很有希望，但張祥雨對此一直持謹慎態度。他發現許多這些方法 只在小模型上有效，一旦放到更大的模型上，就不具備 scale up 的特性，效果會迅速下降。 他仔細分析後認為，這些方法 (無論是 contrastive learning 還是 MIM) 本質上都在學習某種 「不變性」。不變性對於視覺表徵確實非常關鍵。然而，這些方法學到的不變性是 「人工設計的」(handcraft)，而非數據驅動的。例如，contrastive learning 極度依賴圖像增強 (augmentation)，學到的是透過人工設計的 augmentation 賦予的不變性。MIM 學到的是遮擋不變性。 問題在於，一旦模型學會了你所設計的特定不變性 (如旋轉、顏色變化、遮擋等)，即使增加再多數據，也 沒有額外的信息增量 來激發模型學習更多的不變性。這與 NLP 不同，NLP 是真正做到了 「從數據中學習」，高品質語料越多，模型就能學習到語料中更複雜的關聯性，透過壓縮建模聯合分佈來學習更多知識。由於 CV 的這些方法學到的不變性是受限且人工注入的，它們 缺乏像 NLP 那樣的 scale up 效應。張祥雨在 2022 年初就發表觀點認為 MIM 沒有顯著的 scaling law。

當張祥雨看到關於 思維鏈 (Chain-of-Thought, CoT) 的發現和 湧現性 (emergence) 的論文後，他表示「大受震撼」。這些研究顯示，做 NLP 的同行已經開始研究推理 (reasoning) 和更高級別的智能特性，而他感覺自己的研究仍然停留在表徵層面。這讓他更加確信純視覺領域可能存在根本性問題。

NLP 與 CV (靜態圖像) 的根本差異

張祥雨進一步闡述了他認為純視覺領域（特別是靜態圖像）的根本問題。他從三個關鍵維度進行對比：生成 (Generation)、理解 (Understanding) 和人類對齊 (Human Alignment)。

• • 自然語言：對於自然語言模型 (如 GPT)，這三者是 「合三為一」或「自閉環」 的。當你訓練一個類似 GPT 的生成模型來建模聯合機率分佈時，模型同時擁有了生成 (預測後文的條件機率)、理解 (前文影響後文的條件機率分佈，可以回答前文問題)，以及人類對齊 (訓練語料來自人類自然語言)。
  • 靜態圖像：相比之下，靜態圖像領域這三者是 「割裂的」(disconnected)。你可以訓練一個生成模型完美地建模圖像數據集的聯合機率分佈，但這並不代表模型能夠「理解」圖像。圖像作為客觀存在來自大自然，它不必然包含人類對它的理解方式。人類對圖像的理解是一種外部信息或注入的認知。同樣，圖像數據來自大自然，並非人類生成的，因此本質上沒有必然與人類對齊。他認為，靜態圖像之所以難以形成意義上的智能，就是因為其理解、生成和人類對齊這三點是割裂的。

張祥雨認為，正是因為靜態圖像數據在生成、理解和人類對齊這三項核心能力上不能形成自然、閉環的關係，這成為了視覺智能難以像 NLP 那樣成功復現規模化突破的 底層原因。基於這一認識，他在 2022 年停止了對靜態圖像表徵的研究。

從純視覺的悲觀到視覺與語言對齊的嘗試

張祥雨在 2022 年時，對於單純依靠視覺領域（尤其是靜態圖像）來實現智能或達到「CV 領域的 GPT 時刻」感到悲觀。他認為，與自然語言模型（如 GPT）能夠同時實現生成、理解和人類對齊的「自閉環」特性不同，靜態圖像在這三者之間是「割裂的」。圖像作為自然世界的客觀存在，其本質上不包含人類對它的理解方式或與人類對齊。意識到這個根本性問題後，他在 2022 年基本上停止了對靜態圖像表徵的研究，並構思了新的研究主題，即在短期內利用視覺和語言的對齊關係來尋求突破。

为了複刻 NLP 成功路徑，將圖像編碼為 Token 並与text進行混合訓練。張祥雨的想法是借鑑 NLP 領域成功的「next token prediction」範式。由於語言模型證明了這種基於自監督訓練（无需人工標註）的方法能夠透過大規模數據實現「scaling up」，他希望也能將這種方法應用於視覺。具體的思路是，將圖像也用 tokenizer 的方法轉換成 token，使其與語言處於同一個内部空間。然後，利用大量的圖文交錯數據（如網頁、書籍、論文等），將數據組織成文本和圖像 token 混排的形式。在預訓練階段，模型像處理純文本一樣，遇到文字就預測文字 token，遇到圖像就預測圖像 token。

Step1 模型：理解生成一體化的初步嘗試

根據這一思路，張祥雨團隊在 2023 年做出了他們的第一代大模型 Step1。這個模型從預訓練的最開始就是設計來處理多模態數據的，而非先訓練一個純文本模型再進行視覺對齊。Step1 的參數規模大約是千億級 (一百多B)。他們的目標是實現圖像的理解和生成一體化，希望能夠複刻 NLP 模型那樣，透過統一的生成任務來同時獲得理解和對齊的能力。這條路線與 Google 號稱的多模態大一統模型 Gemini 1.0 在理念上有相似之處。

遭遇瓶頸：理解與生成未能协同增效

然而，經過大半年的嘗試，張祥雨發現並沒有做到圖像的理解、生成和對齊一體化。他得到的是一個越來越強的理解模型和一個越來越強的生成模型，但兩者放到一起時並沒有產生「1+1 > 2」的叠加效果。模型實際表現起來仍然像是兩個獨立的模型，移除其中一個並不顯著影響另一個。特別是，圖片生成的可控性並沒有隨著理解能力的提升而顯著提高。他觀察到，像海外的一些知名工作（如 Gemini, GPT-4V）在那個時間點似乎也未能完全實現理解和生成的一體化，而是透過外掛模組的方式實現功能。這使得他在做了大半年之後感到迷茫。他後來分析認為，視覺生成之所以難以實現這種協同效應，根本原因在於它缺失了類似於語言模型的 CoT (思維鏈)。視覺生成過程（無論是 Auto-regressive 還是 Diffusion）本質上是一種「一口爆」或單步生成的模式，其複雜度遠超 Transformer 單步處理的能力，無法像語言 CoT 那樣進行分解和逐步推理。

Step2： 走向万亿的超大模型

在 Step1 (千億參數) 完成後，團隊很自然地想挑戰更大的模型。於是在 2024 年初上馬了 Step2 項目，目標是萬億參數規模，且激活參數規模也非常巨大（兩百多B）。這個項目前後做了九個多月，總算訓到一個他們認為比較滿意的狀態。然而，訓練這個模型的投入「簡直是一個無底洞」，一方面因為大大低估了訓練如此大模型所需的海量數據，另一方面同時擴大模型參數和數據量，對算力的需求是平方關係，使得訓練過程非常吃力。在數據不足的情況下，僅僅擴大模型參數效果并不理想。這再次凸顯了在模型規模化之後，數據規模化成為新的瓶頸，正如他當年完成 ResNet 後所觀察到的情況。

張祥雨在尋求視覺智能突破的過程中，嘗試將 NLP 的成功範式（next token prediction 和大規模預訓練）遷移到視覺領域，透過多模態混合訓練來實現圖像的理解和生成一體化。儘管在模型規模上不斷擴大（從千億到萬億），但受限於視覺數據本身的特性（生成、理解、人類對齊的割裂）以及當時技術不足的訓練範式（缺乏視覺 CoT），未能有效整合視覺理解和生成能力，並在擴大模型規模時遭遇了嚴峻的數據挑戰。

大模型预训练范式的短板

在這個进军萬億參數規模的 Step2 模型过程中，他們發現了一件「百思不得其解的怪事」：模型的通用對話能力、情商和知識量確實隨著模型變大而變得更強，但模型的推理能力（尤其是數學）表現卻是先上升後平緩，再擴大參數反而是下降。這個現象在當時業界尚未引發廣泛討論。

更深入觀察發現了一些「蛛絲馬跡」：更大的模型在做數學題時，「更傾向於跳步」，「不老實」地一步步推導。它經常會放棄一步步計算，而是直接「一口」報出最後的結果。

張祥雨分析認為，這其實就是 Next Token Prediction (NTP) 的「本質缺陷」。NTP 的核心範式是點態概率建模，也是第一代大模型起飛的基礎算法。它的本質目標是最大化壓縮率。

• • 然而，在數學這類問題上，存在一個「非常本質的矛盾」：更大的壓縮率其實未必對應更高的計算精度。NTP 追求的是模型輸出分布與數據分布的接近程度，即最大的壓縮率。
  • 預訓練的原生數據（尤其是來自網路的數據）中，充滿了人類省略中間計算過程或「跳步」的內容。例如，給定十幾個數字相加，網路語料可能直接給出結果，而沒有詳細步驟。較大的模型由於參數量巨大，它有能力去擬合這種「一口报」的分布峰，而且從壓縮率角度看，這也更接近原始數據分布。較小的模型反而因為能力有限，無法處理如此複雜的函數，只能學會按步驟計算的分布峰。
  • 大模型學會了「跳步」行為。雖然跳步「可能90%都是對的」，但對於複雜的數學題或推理問題，其步驟繁多，中間任何一步的跳步錯誤都會導致最終結果的錯誤。這使得大模型在處理需要長鏈推理的問題時，錯誤率反而上升，有時甚至不如更小的模型。
  • NTP 的其他問題，例如它「天生容易OOD（Out-of-Distribution）」，容易在中間出現分叉，陷入未曾見過的環境，而許多「幻覺」也由此產生。

總結來說，張祥雨的經歷驗證了在將 NTP 範式應用到極大規模模型時，其固有的「最大化壓縮率」目標與某些任務（如數學推理）所需的「最大化精度」目標會產生衝突。由於預訓練數據包含了大量省略中間步驟的「跳步」範例，追求高壓縮率的大模型學會了這種行為，進而在需要嚴謹逐步推理的任務上表現下降。這突顯了 NTP 作為底層算法在處理複雜推理任務上的局限性。

最大的問題在於缺少思維鏈

對於視覺生成，不論是擴散模型 (Diffusion Model) 還是自迴歸模型 (Auto-Regressive Model)，張祥雨認為從语义角度來看，它們都屬於「一口报」的生成方式。Auto-Regressive Model 最大的特點就是「落子無悔」，需要在單步推理中決定如何繪製區域。Diffusion Model 的降噪過程主要是补充细节，虽然它看上去是一個多步過程，但其中缺乏人類理解中的语义或推理。與人類繪畫過程（打草稿、描繪輪廓、上色等）完全不同，降噪過程更像是在構造一個數學過程來擬合分布，其間沒有明確的语义或物體層次的推理。這兩種方法在他看來，都還處於語言模型NTP范式最初的「一口报」時代，最大的問題在於缺少思維鏈 (CoT)。

他認為，簡單地將生成和理解做到一起難度非常大，中間缺失了重要一環——CoT。借鑑語言模型的經驗，CV 領域的方向可能是先在視覺理解上做 CoT。如果視覺理解的 CoT 能夠成功，再將方法擴展到生成上，也許最终能走通多模態理解生成一體化的道路。

為此，他們在去年年中開啟了一個新的專案，目標是做視覺理解，核心是真正在視覺空間上做思維鏈。這可以理解為視覺空間上的「慢思考」或「long thought」。這個项目做了半年的結果：並非完全沒有效果，透過這樣的方式訓練確實可以解決某些問題。但是，其泛化能力非常有限。他提到，他們造了什麼樣的數據，模型就只能解決這類數據的問題类型，完全沒有展現出在語言模型上 O1 那種強大的泛化能力。

O1 强化推理的新范式

回顧 O1 在語言領域的成功，張祥雨認為其要害在於学习到思維鏈的 pattern，「pattern is all you need」。O1 最吸引人的地方在於其無與倫比的推廣性，不僅能泛化到不同的領域 (domain)，也看到思维pattern本身的泛化。

他舉例說明了這種 pattern 的泛化能力：即使只在純數學數據上訓練一個 O1-like 的模型，當應用於需要嚴格格律和押韻的古詩詞寫作時，模型也能激發出與解數學題非常類似的思考 pattern。例如，它會先給出一個初步嘗試，然後逐字檢查不符合要求的，一個個替換，如果發現不行，會推翻前面做的部分甚至整首詩，從頭再來。在過程中，它會反复檢查格律要求以及是否符合題意。這些 pattern，如反思 (reflection)、驗算 (verify)、大循環（推翻重來）、審題等，與其在數學問題上的表現幾乎一模一樣。

他也提到存在難以泛化的領域。例如，將一個擅长數學推理的模型應用於博弈類問題（如鬥地主殘局）時，模型會顯示出很多無效思考和低級錯誤。這是因為博弈問題的思考模式與數學套路不同，它更傾向於最大最小化 (min-max) 的思路。所谓最大最小化，指的是模型需要考慮對手可能採取的最佳行動（最大化對手的收益），然後在這個基礎上，選擇自己的行動來盡可能降低對手的這個最佳收益（最小化自己的損失或對手的收益）。這是 O1 在數學數據上未能掌握的一類思維 pattern。這表明模型的泛化能力雖然強大，但仍然需要相應的數據來激發特定的思考 pattern。

思維鏈不会凭空而来

針對他們在視覺空間 CoT 嘗試中遇到的泛化問題（給圖像做圈點、批注的數據訓練效果泛化不足），張祥雨分析認為，這是因為他們用合成的數據，其 pattern 過於固定。更重要的是，這種精細化的「在圖上圈點批注」類的 CoT 數據，在自然的預訓練語料中（特別是常用的圖文交錯語料）是極度缺乏的。

他解釋說，O1 能激發出強大的泛化 pattern，是因為那些經驗證有效的反思 pattern，如 wait, alternative, recheck, validate 等，雖然在預訓練語料中數量非常少 (sparse)，但確實存在。例如，在 MathOverflow 這樣的高品質論壇上，一些高讚答案會展示嘗試、發現問題、反思、重試、驗算等過程。當 RL 在 dataset 階段將這些 pattern 激發並強化時，由於這些 pattern 在預訓練語料中稀疏地散布且涵蓋不同領域，模型就能順帶將與這些語料相關的廣泛領域融會貫通，實現強大的泛化。

相比之下，他們合成的視覺 CoT 數據因為在預訓練語料中沒有這種 pattern 的呼應，導致無法激發出預訓練模型中更廣泛的模式，因此泛化性就差。這也印證了 RL 並不能無中生有地發現新東西，所有的知識或能力都需要在預訓練中已有分布。

張祥雨還強調，預訓練語料的質量非常關鍵。那些思維特別跳躍、省略大量中間步驟的語言材料（例如國內論壇上喜歡用「注意到」直接跳到結論的風格），對於模型預訓練來說可能是災難性的。這種語料阻礙了模型學習紮實的推理思維鏈。

大模型螺旋式上升的挑戰

張祥雨指出，大型模型的發展可以視為由 「底層算法」或「優化方法」 (橫軸) 和 「模態」 (縱軸) 這 兩根軸 共同驅動的，並呈現一種 螺旋上升 的趨勢。

這兩個軸的 起點 分別是：優化方法的起點是「next token prediction 的發現」，而 模態的起點是「語言，自然語言」。

Next Token Prediction (NTP) 這種算法最初在 文本領域非常成功，是支撐第一代大型模型 (如 GPT 系列) 崛起的基礎算法。它的核心原理是建模对下一个词元的序列条件概率，透過對數據進行壓縮，來學習知識和獲得一定的智能。

然而，這種純粹基於壓縮的 Next Token Prediction 方法，在推進大模型發展的過程中，在兩個方向上都遇到了 挑戰和瓶頸：

在純語言模型 (LLM) 方面： 雖然模型的通用對話能力、情商、和知識量隨著模型變大而變強，但其 推理能力（尤其是數學和邏輯） 的表現卻呈現 先上升後平緩，再擴大反而下降 的怪現象。張祥雨認為，這是 Next Token Prediction 的 本質缺陷 所導致的。因為 更大的壓縮率未必對應更高的計算精度。模型為了提高壓縮率，傾向於 跳過中間步驟，直接「一口爆」出結果。這在複雜的數學題或其他需要長鏈推理的問題中，會累積錯誤，導致最終的正確率大幅下降。

在多模態方面： 試圖將 NTP 範式遷移到更多模態（特別是視覺）的過程中，也 反覆碰壁。雖然可以將視覺數據 Token 化並與文本交錯訓練，實現了不錯的圖像理解效果，但 圖像的生成和理解難以融合。現有的圖像生成方法 (如 Auto-regressive 或 Diffusion) 仍然處於類似於語言模型的「一口爆」時代，需要單步完成複雜的生成任務，而其所需複雜度 明顯超過了 Transformer 單步推理的上限。這導致生成的 可控性非常差，即使模型本身知道生成結果不符合常識，也無法控制。這種簡單的生成理解一體化嘗試，並未達到預期效果，视觉理解与视觉生成的效果沒有疊加，1+1没有大于2的效应，甚至可以移除生成部分而不影響理解部分。這中間 缺失了重要的一環：類似於語言模型的 CoT (思維鏈)。

正因為純粹基於壓縮的 Next Token Prediction 在語言推理和多模態融合上都顯現出瓶頸，這成為了引入 強化學習 (RL) 推理模型新范式的重要背景。RL 的核心優勢在於它可以 「直接面向目標優化」，而不是間接透過擬合分布或最大化壓縮率。透過 RL，模型被鼓勵去找到最能達成目標的路徑，這能夠 克服 Next Token Prediction 的一些缺陷 (例如減少跳步、提高穩定性)。張祥雨認為，O1 系列模型之所以成功，核心就在於引入了 RL 來激發並強化了 思維鏈的 pattern，甚至是一種 Meta-CoT，這使得模型能夠在不同的思考路徑中切換以解決複雜問題。RL 這種面向目標優化的方式，使得許多之前難以解決的問題（包括語言模型的推理能力和多模態的生成理解一體化），一下子盤活了思路，有了解法。

AI的智能分类及其底层算法

根據張祥雨在訪談中的觀點，他將大模型的發展和OpenAI的智能演進路徑與底層算法的迭代關聯起來。他認為，OpenAI的五級智能分類法非常有邏輯，其背後隱含著每一代分級都需要一個全新的算法產生：

1. 第一級：Chatbot (聊天機器人)
   • 對應的算法基礎是 Next Token Prediction (NTP)。
2. 第二級：Reasoning (推理)
   • 對應的算法基礎是 強化學習 (RL)，特別是激發強思維鏈（Strong CoT）和元思維鏈（Meta-CoT）的能力。O1系列模型被視為這個範式的代表。
3. 第三級：Agent (智能體)
   • 張祥雨認為，這一級對應的算法基礎是 自主學習（Autonomous Learning）和線上學習（Online Learning）。

關於 Agent 的定義，張祥雨在訪談中也對社群中現行的說法進行了澄清：

• OpenAI 體系中的 Agent (Level 3): 強調其 自主性（autonomy）。這意味著它不需要大量人工設計的規則或環境。它能夠獨立工作、自我進化，需要自己尋找目標、探索環境並從中學習其價值。這要求的是自主學習和線上學習這樣的新算法。
• 現在社群討論的 Agent 應用: 張祥雨認為，這類 Agent 更多的是基於强化推理的這一代模型 (即基於RL的模型)，強調的是 Function Call 或 Tool Use (工具使用)。這類 Agent 仍然是根據外界的標準或 KPI (關鍵績效指標) 來優化目標。你可以將其理解為推理模型的工具，它們將一系列系統串聯起來，並有一個統一的 KPI 讓模型去最大化。
• Chatbot 時代的早期 Agent: 屬於 Next Token Prediction (NTP) 算法的那一代。這類 Agent 通常是 Hand-crafted pipeline (手工設計的流程)，透過 Prompt Engineering 來定義其中的步驟或 Agent 行為。

當前的積極趨勢和進展

張祥雨觀察到一些令人鼓舞的跡象。他提到，目前的圖像生成在可控性上已經做得不錯，例如备受欢迎的 GPT4o native 图像生成能力以及Gemini 的最新進展。他認為，如果能夠限制問題領域 (Domain)，清洗好數據，並專注於不需要複雜推理、可以「一口爆」解決的指令型任務，高可控的圖像生成和編輯是完全可行的。例如，執行圖片上的位移、連接線條等指令，這些任務的複雜度較低，可以在單一步驟內完成。他認為，海外同行（特別是美國）在推理模型的認知和實踐上確實走在前面。

高可控生成與視覺理解的關係

張祥雨提出，具備初步生成和理解能力、能夠執行指令型图片生成的模型可以作為起點。有了這種能夠在圖像上執行基本操作（如圈點、批註、編輯）的能力，就可以將其作為思維鏈的「動作空間」。這樣，帶有 CoT 的視覺理解就可以做了。

未來的「GPT-4 時刻」 張祥雨預見未來两年可能會有至少兩個「GPT-4 時刻」。

• • 多模態推理的 GPT-4 時刻：他認為下一個多模態的 GPT-4 時刻可能會在一年以內實現。這將是實現真正的視覺空間 CoT 和多模態理解生成一體化的關鍵一步。
  • 自主學習/在線學習的 GPT-4 時刻：他認為由 RL 引導的下一代自主學習和在線學習是一個重要的方向，並且是目前學術界的研究熱點。這是一個更大的目標，可能需要兩到三年實現，但也有可能在兩年內出现突破。自主學習被認為是實現 AGI 最重要的路徑之一。

關於 Long Context 的不同看法

張祥雨對當前業界一味強調 Long Context 建模持有不同看法。他認為：

• • 人類記憶的分層結構：人類的記憶系統是分層的，包括短期記憶（或稱工作記憶，working memory，約 2-4 秒，無損且精確但持續時間短）、具有延遲性和遺忘機制的中期記憶（海馬體記憶， semantic memory，非常重要）、以及固化在神经「參數」中的長期記憶。
  • Long Context Window 的局限性：目前的 Long Context Window 雖然增加了信息容量，但並未解決如何有效地利用信息的問題。Context 中的 token 缺乏足夠的壓縮、抽取、分層和遺忘。
  • 「大海撈針」任務的誤導性：他認為 Long Context 建模經常在評估中強調像「大海撈針」這樣的 Retrieval 任務。這種任務鼓勵模型記住所有信息，這實際上是「反智」的，因為不經過壓縮就無法產生智能。
  • Long Context 阻礙智能增長：他認為一味追求超長上下文來解決問題的路線是錯誤的，這阻礙了智能的增長。相比之下，人類的記憶模式更像 RNN，有處理無限序列的能力，但不是簡單地記住越來越長的歷史。
  • 情景隔離和上下文干擾：人類擁有強大的情景隔離能力，可以隨時切換 Context。而一味追求 Long Context 的模型缺乏這種能力，上下文變長必然引起嚴重的上下文干擾，導致模型性能下降。

多模型協作與擴充思維鏈

張祥雨提出了一種替代 Long Context 的方法，尤其是在處理 Retrieval 任務時。他認為：

• • 多 Agent 協作處理 Retrieval：在當前的 Function Call 時代，Retrieval 任務應該通過多模型或 Agent 的協作來解決，而不是依賴於無限擴大的工作記憶。
  • 建議的架構思路：可以利用類似 Linear Transformer 的模型建立全局（無限長序列）的概念，同時使用一個小窗口的普通 LLM 作為工作記憶。結合擴充的思維鏈和調用工具（廣義工具，包括調用其他 LM）的能力，可以更有效地管理上下文，比直接擴大上下文窗口更節省上下文并增强性能。
  • O3 長推理的推測：關於 O3 能夠連續進行數百萬甚至數千萬 Token 的長時間推理，他推測這不大可能是簡單地依賴巨大的上下文窗口。更可能是通過多模型協同在強化學習框架下實現的。例如，一個規劃模型 (Plan Model) 負責在高層次決定推理的路徑 (Pattern)，將具體的計算或執行任務交給另一個計算模型 (Computation Model)，這個計算模型不需要巨大的工作記憶或保留完整的歷史上下文。這種雙模型體系（或其他多模型體系）雖然看上去像是簡單的 Pipeline 或模型拼接，常被認為不如端到端方法，但實際上也可以在 RL 框架下實現端到端的訓練。
  • 功能分化與上下文裁剪：多模型協作類似於人腦的不同腦區的功能分化。在 RL 訓練過程中，模型可以為了達到最終目標（例如，學會不讓單個模型的上下文「爆掉」），自然而然地學會不斷裁剪和管理上下文的模式。
  • RL 面向目標優化：總之，RL 新范式面向最終目標進行優化，可以盤活很多思路，使得系統能夠學會如何有效地利用有限的資源（如上下文窗口）來解決複雜問題。

多模态大模型的发展方向

展望視覺推理和多模態 CoT 的未來，他認為有兩條主要的發展方向：

1. 1. 擴充預訓練語料，增加 CoT 素材。他認為視頻是一個非常確定的方向，其中包含大量的教學過程、老師的演示（使用激光筆、打草稿、連輔助線等），這些都能提供豐富的 CoT 過程數據。主要難點在於視頻數據的清洗和如何有效挖掘這些數據。
   2. 進一步擴展動作空間。他認為目前在圖像上做簡單編輯（圈點、批注、放大、裁剪等）的動作空間太有限。很多問題需要的是重新打草稿或重新生成的能力。他設想如果能有這樣一個具備初步生成和理解能力（能執行指令型 的生成）的模型作為起點，它可以在任何需要的地方產生輸出，並且輸出的結果可以被後續的思維鏈修正。這樣就能做到在視覺空間上真正的 CoT 生成，實現廣義上的理解，解決需要空間想像或畫草圖的問題。這是他想像中下一個「多模態的 GPT-4 時刻」。

自主學習的核心：實現真正的自主學習需要解決多個前置問題，其中最關鍵的是從環境中獲取和利用反饋的能力（尤其是從自然語言或其他非結構化反饋中學習如何改進）。此外，還需要無限長序列的建模能力（環境是動態無限的）和如何設計「內生獎勵」來驅動模型自我學習和進化。

RL 的挑戰與未來方向

RL（強化學習）作為推動模型發展到推理這一代的重要算法，雖然解決了 Next Token Prediction 在推理和多模態融合上的一些瓶頸（例如克服了跳步、提高了長鏈推理的穩定性、讓多模態融合的思路變得可行），但也面臨著新的挑戰：

• • Rule-based 的局限性：目前的 Rule-based RL 方法是有效的，但對於沒有明確評價標準或包含主觀性的問題存在局限性。Rule-based 的標註或獎勵是外部給予的（好比 KPI），而人類的行為並不總是在優化 KPI，它有自己的偏好，這是內在的、自驅的力量。
  • 難以利用多維度反饋：目前的 RL 方法難以有效地利用人類給予的多維度、非結構化的反饋（例如老师對一篇文章多方面的評價）。這些豐富的信息往往被簡化為一個單一的分數作为奖励，这就導致模型難以理解如何改進。
  • 環境擴展的困難 (Environment Scaling)：這是一個在模型規模化、數據規模化和算力規模化之后的新挑戰。基於規則的 RL需要為不同的任務或問題手動搭建環境，並構造對應的數據或評價標準。張祥雨指出，這種效率非常低，難以擴展。人類則能夠自驅地探索環境、從環境的反饋中學習。
  • 丢失多維度打分細節: 目前的 RL，尤其是在處理人類反饋時，難以有效利用豐富、多維度的自然語言評價（例如老師對作文的詳細評語）。這些評價通常被簡化並加權成為一個單一的獎勵分數。模型很難從這個乾巴巴的數字中理解具體的改進方向，丟失了大量有用的信息，這使得模型學習效率低下。

空间智能与世界模型

最後，關於李飛飛的空間智能和 LeCun 的世界模型，以及與視覺生成和具身智能的關係：

• • 張祥雨認為，Yann LeCun 關於世界模型的看法很有道理。特別是 LeCun 提到 人身上沒有視覺生成器官，這點極具啟發性。人類雖然可以在大腦中想像未來，但並非必須將其視覺化生成。這與人類擁有世界模型的能力有關。學習世界模型的方式對於人類來說可能更傾向於非生成式。
  • 然而，對於當前的 AGI 發展路徑（特別是在視覺領域），生成能力 可能是一種更方便獲取訓練數據（如透過生成合成數據）或監督信號的方式。
  • 至於空間智能 (例如視覺空間上的 CoT) 及其衍生的具身智能 (Embodied Intelligence)，包括機器人控制和自動駕駛，張祥雨認為目前的通用智能水平遠遠還沒有達到能夠普遍解決這些問題的程度，目前 AI 仍然在為視覺能力而掙扎。
  • 但他同時指出，具身智能領域（包括自動駕駛）正在「搶跑」（running ahead）。這並非因為通用智能已達到要求，而是因為這些領域的 問題、控制維度和應用場景相對更局限和特定。它們可以透過一些基於規則的方法或模塊化拼裝的方式先實現一些應用。然而，這些領域的趨勢也在走向端到端，當它們與未來發展的視覺推理或多模態推理徹底整合時，終將會與 AGI 的主線會合。

總結來說，大模型的發展是算法和模態螺旋上升的過程，NTP是起點但有其本質缺陷，RL解決了部分問題並引入了新的挑戰（特別是環境和反饋的scaling），而OpenAI體系中的下一代Agent將需要自主學習和線上學習的能力。雖然人類學習世界模型的方式可能非生成式，但當前AGI在視覺等領域的進展可能仍需藉助生成。具身智能等領域正在特定場景下先行發展，但最終將匯入通用AGI的洪流。

原访谈很精彩，有认知高度，也有第一线的实践，还有很多金句，见：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1913377304173872183

立委按：LLM的强化学习后训练是当前热点，也是最新思维链（CoT）推理模型范式的红利期。推理强化后的模型在复杂任务的表现上普遍性能提升。强化后训练的新范式正在不断推广到不同场景，而且也在多模态方面取得进展。应该是了解一点强化学习的基本工作流程的时候了。

一、训练阶段：延迟奖励如何影响参数更新

1.1 生成一个完整序列（Trajectory）之后才拿到奖励

• • 在 基于策略梯度的强化学习（ RL）里，模型先“自下而上”采样生成一段文本，一般称为一个序列或轨迹（trajectory）。
  • 当整段文本生成完毕，才传给奖励模型或人类评审打分，得到一个序列级别的总奖励 R。这个奖励是对整段生成结果的“后验评价”。

1.2 把“序列级别奖励”拆给每一步“选择词元”的策略

• • 策略梯度（Policy Gradient）方法的核心是：用“生成过程中每一步输出的 log 概率”去乘以“那个序列最终的奖励”或“优势值（advantage）”，从而形成梯度，来更新模型参数。
  • 具体公式（简化版）：

• • 看起来好像“序列级别只有一个 R”，但在公式里，它会被“复制”到每个时间步，也就是说“同一个奖励”会乘以这一序列中所有 log⁡π之和，变成一个总梯度——最终作用于参数更新。换句话说：
    • 如果这整段话拿了 10 分，那每一步生成那个概率就会“拿到正向信号”；
    • 如果这整段话只拿了 2 分，那每一步概率都会“拿到负向信号”。

1.3 参数更新：一次性影响整个生成过程中的每一步

在拿到梯度之后，往往用类似 PPO（Proximal Policy Optimization）的算法做一次“裁剪式更新”：

1. 1. 1. 先计算出这段轨迹里旧策略的每一步的 log π_old(a_t|s_t)，也记录下 R(τ)。
      2. 然后在同样的状态序列（同样的前缀）下，让新策略再次计算一次 log π_new(a_t|s_t)。
      3. 用“新旧策略的比值”去乘以“奖励或优势值”，并加上 PPO 的剪切项，算出损失。
      4. 再用梯度下降/上升一次性更新参数 θ。

整个过程只迭代几轮（若干个序列）就能让策略“尽量往高奖励方向”靠拢，同时保持与旧策略“不要偏差太大”以免训练不稳定。核心思路：采样→拿到 R→把奖励和每一步的 log-prob 相乘→算梯度→更新参数。

完成一次更新后，策略参数 θ 变成 θ_new；下一轮又回到“冻结策略→再采样→再更新”的循环。

二、“旧策略”和“新策略”的含义

1. 模型参数不变，策略就是“固定不变”的

——至少在一次完整的生成（rollout）或一次训练迭代里，它的参数 θ 保持不动，策略自然不变。

策略＝“这个 state 下网络给我的下一个 action 打了哪些分，在语言模型就是网络根据当前 context 计算出来的next token 的概率分布”

1. • 在训练里，一轮 rollout/采样结束后，你会根据奖励/损失去更新参数 θ，此后策略才会变成“新的策略 π_θ​。但在“采样这段对话/文本”的整个过程中，θ 不变，所以策略函数 π_θ(⋅∣s) 也是不变的。

2. 旧策略（π_old）

   • 是“收集轨迹时”的那一套模型参数下的策略网络。

   • 换句话说，你让模型在环境（或是对话上下文）里按照 π_old 去采样，得到了 N 条“（状态₁，动作₁）→（状态₂，动作₂）→ … →（状态_T, 动作_T）”的完整轨迹。

   • 在收集完这些轨迹后，你把这些轨迹连同 π_old 在每一步的 log π_old(a_t|s_t)（或者直接存储下来的 probs）一起都记录下来。这个“旧策略”相当于一个“快照”，是收集数据时的分布。

3. 新策略（π_new）

   • 是“在更新参数过程中所使用的那套参数”——也就是我们正在训练的、会随着梯度下降而不断变化的策略网络。

   • 一旦开始做梯度更新，就会用当前那一刻的网络参数去计算“新策略输出的 log π_new(a_t|s_t)”。随着每一次梯度步，新策略的参数都会微调，这时 π_new(a_t|s_t) 就可能和旧策略 π_old(a_t|s_t) 不再相同。

核心思路

1. 收集轨迹阶段：

   • 在策略还是 π_old 的时候，让它去环境里跑几千个或几万个 steps，把完整的“状态→动作→奖励→下一个状态”都存下来，连同当时的 log π_old(a_t|s_t)。

   • 由于在这一步，你还未做过任何梯度更新，所以“新策略”和“旧策略”是同一个网络。此时如果你立刻比较 π_new 和 π_old，它们是完全一样的——比值。但你先把 π_old 的值记下来，后面调整参数时就有对比用。

2. 优化阶段：

   • 接下来，你拿到这批已经收集好的轨迹，开始做多轮（多个 epoch）小批量（mini-batch）的梯度更新。

   • 在做第 1 次梯度更新时，虽然此刻的“新策略”参数 θ 与“旧策略”参数（收集时的快照）是一模一样的，但你仍然把它们区分开来：

     • π_old​ 作为“分母”是个常数（保留收集轨迹时计算出来的概率值），不会随梯度变化。

     • π_new 作为分子，用来重新在网络里跑一遍“给定同一个 s_t​，计算当前参数下采样 a_t​ 的概率”——也就是 log π_new(a_t|s_t)。

     • 从第 1 步到第 k 步，你都会做相同流程：把“旧 log π_old” 和“新 log π_new” 一起塞进目标函数里，再做梯度更新。梯度实际上来自于“新策略”下的 log π_new(a_t|s_t) 与“旧策略” log π_old(a_t|s_t) 的比值，因为你要优化的是 让比值往有利于大优势值 A_t 的方向调整。

三、推理阶段：使用训练好的策略

• • 推理（Inference）阶段的模型权重已经固定，原本训练中“等生成完整序列才给分”的那套机制，在推理时已经不再用到——你只需要让模型按学到的“策略”来采样（sampling）或贪心（greedy）或 Beam Search，就可以一步步生成文本。
  • “延迟奖励”不影响推理：模型在训练时学到的是“哪种写法往往能拿高分”，它把这些偏好都编码进了参数里。推理阶段只负责“按概率分布一步步抽词”，不再需要知道“这个序列最终打了几分”。

小结

所以，重点就在于：

• 采样：用旧策略（现策略）拿到“随机生成的具体文本”以便算 reward。在采样阶段，模型参数不变，策略自然不变。

• reward：只能在“采样出具体文本 τ”后才能得出。

• 更新：等到我们从多条 τ 上都获取了 reward，再去把这些“sequence-level feedback”切片到每一步，算出梯度更新策略/参数。

立委按：鉴于语言大模型GPT的重要性，特此根据AI大神Karpathy的nanoGPT讲座，编纂此科普系列，计五篇，其中此篇没有代码和数学公式，是最通俗的科普。其他四篇包括一篇英文，均附带可验证的Python代码，并给予不同角度的详细解说，面对有工程背景的对象。

ChatGPT这样的大语言模型在今天已展现出惊人的能力：它们能与人对话，辅助创作，甚至独立生成颇具文采的诗篇。这不禁引人深思：大模型是如何理解并运用复杂的人类语言的呢？本文将以大模型传教士Karpathy简化的迷你版nanoGPT模型为例，揭示其学习模仿大文豪莎士比亚风格的奥秘。

核心机制：预测下一个字词

大模型学习过程核心机制之一在于对一句话或一段文字里，接下来会出现哪个字或哪个词的预测。在文本领域，这意味着当nanoGPT接收到一句话的前半部分，例如“生存还是毁灭，这是一个…”，它需要根据已有的信息，推断出最有可能紧随其后的词语，比如“问题”。我们所讨论的这个莎翁风格，其核心训练目标，就是在莎士比亚所有作品的文字里，当读到某处时，能精准地猜出下一个字是什么。

第一步：数据的数字化——AI的“识字”过程

nanoGPT的第一个挑战在于，它难以直接理解人类的文字符号。计算机系统以数字为基础进行运算。因此，首要任务是将莎士比亚的文本转化为机器能够处理的数字形式。

1. 训练语料的准备：在这个例子中，即莎士比亚的全部剧作。这些文本数据经过收集和整理，作为nanoGPT学习的材料。
2. 构建字符“密码本”：接下来，nanoGPT会构建一本特殊的“字典”或“密码本”。在这本“密码本”里，莎士比亚作品中出现的每一个独立字符（字母、标点符号等）都被赋予一个独一无二的数字代号。例如，“T”可能对应38，“o”对应33，空格对应0等等。通过这种方式，一句“To be or not to be”在AI内部就表示为一串特定的数字序列。反之，AI也能用这本“密码本”，把数字代码“翻译”回我们能读懂的文字。

第二步：赋予数字上下文含义——“数字档案”的建立

仅仅将字符转化为孤立的、互不相关的数字代号是不够的。nanoGPT需要一种方式来捕捉这些代号背后的“意义/特性”以及它们在特定上下文中的“角色”。这就是“嵌入”（Embedding）技术发挥作用的地方。

1. 字符嵌入：为了让nanoGPT理解这些数字代号的“含义”和它们之间的联系，科学家们发明了一种叫做“嵌入”（Embedding）的技术。可以把它想象成，给每个字（或词）都创建了一份独特的“数字档案”。这份档案不是一个简单的数字，而是一组特定长度的、精心计算出来的数字（专业上称为向量）。这组数字就像这个字的“多维度评分”，从不同方面描述了它的特性。比如，“国王”和“王后”的数字档案，在代表“皇室”的那个维度上评分可能都比较高，而“苹果”和“香蕉”则在代表“水果”的维度上评分高。这样，意思相近的字，它们的“数字档案”也会比较相似。
2. 位置嵌入：语言中，字词的顺序也重要。“国王杀了王后”与“王后杀了国王”的含义天差地别。因此，nanoGPT不仅要知道每个字是什么，还要知道它在句子里的位置。所以，每个位置（比如第一个字、第二个字……）也会有自己的一份独特的“位置数字档案”。

最终，输入序列中一个字符的初始信息，就是它自身的“特征数字档案”和它所在“位置数字档案”的结合。这样，nanoGPT拿到的每个字的信息，既包含了字本身的含义，也包含了它在句子中的顺序信息。

第三步：信息处理的核心——Transformer“工厂”

这是nanoGPT模型进行复杂信息处理和上下文理解的核心部件。你可以把它想象成一个多层加工的“工厂”，每一层流水线都对输入信息进行更深一步的加工和理解。

nanoGPT内一层流水线通常包含以下关键环节：

1. 掩码自注意力机制：这是Transformer结构的一大亮点。当nanoGPT读到一个字时，它会回顾前面所有读过的字，判断哪些字对理解当前这个字最重要，然后给予这些重要的字更多的“关注”。“掩码”则是因为在猜下一个字是什么的时候，nanoGPT不能“偷看”答案，它只能关注已经出现的字，保证预测的单向性。
2. 前馈神经网络：这个模块会对信息进行进一步的加工和提炼，让AI的理解更透彻，能够学习到更复杂的文字模式。
3. “快速通道”与“信息质检”（残差连接与层归一化）：这些是帮助AI工厂高效运转的辅助设计。
   • 为了防止信息在多层工厂的传递中失真或减弱，工厂里还有“快速通道”（专业上叫残差连接），允许一部分原始信息直接“跳”到后面的工序，保证重要信息不丢失，使得AI可以构建更深的工厂层级有效学习。
   • 同时，每一道工序后，还有“质检员”（专业上叫层归一化）会把信息“整理”一下，让信息更“规整”，加速学习过程。

在nanoGPT中，通常会堆叠多个这样的加工层。每一层都在前一层的基础上进行更抽象的规律性提取，并把它们和上下文联系起来进行综合理解。

第四步：生成预测——输出结果

经过多层的深度处理后，nanoGPT对输入序列的每个字符都生成了一个包含了丰富上下文信息的数字总结。现在，需要将这个内部总结转化为对下一个字符的具体预测。

这通常通过以下步骤完成：

1. 一个“最终决策转换器”（专业上叫线性层）会将这个数字总结转换成对词汇表中所有候选字的“原始打分”。每个字都有一个分数，分数高低代表nanoGPT判断它作为下一个字的可能性。
2. 然后，另一个部件（专业上叫Softmax函数）会把这些“原始打分”转换成每个候选字作为正确答案的“可能性百分比”。可能性越高的字，模型就越认为它应该是正确的下一个字。

第五步：从经验中学习——模型的训练过程

nanoGPT模型并非一开始就能准确预测。它需要通过一个称为“训练”的过程，从大量的样本数据中学习规律。

1. 数据准备（输入与目标）：从训练语料（莎士比亚剧作）中，选取一段文本序列作为模型的输入（例如，“To be or not to b”），并将其真实的下一个字符（“e”）作为期望的输出（标准答案）。
2. 损失计算（衡量差距）：GPT根据输入序列进行预测，得到一个关于下一个字符的“可能性百分比”列表。然后，将这个预测结果与标准答案进行比较，一个叫“损失函数”的裁判来打分，衡量nanoGPT的答案和标准答案之间的“差距”或“错误程度”。差距越大，说明GPT错得越厉害。
3. 参数优化（“复盘”与调整）：训练的目标是让这个“差距”尽可能小。nanoGPT会启动一个“复盘机制”（专业上叫反向传播算法），仔细分析这次错误是哪些内部环节没做好导致的，并计算出每个内部“小齿轮”（即模型中可调整的参数）应该朝哪个方向、调整多少才能减少错误。接着，一个“总工程师”（专业上叫优化器）会根据分析结果，对nanoGPT内部的这些“小齿轮”进行微小的调整，目标是让nanoGPT下次遇到类似情况时表现得更好一些。

这个“输入-预测-计算差距-复盘调整”的迭代过程会重复进行成千上万甚至上亿次。每一次迭代，模型都会从错误中学习，逐渐提升其预测的准确性，从而更好地捕捉莎士比亚文本的语言模式。

第六步：文本生成

当nanoGPT训练到一定程度后，就可以用它来生成新的、具有莎士比亚风格的文本了。

1. 起始提示（Prompt）：可以给nanoGPT一个初始的文本片段（prompt）作为生成的起点，例如“ROMEO:”。
2. 迭代生成过程：
   • 模型接收当前已生成的文本序列作为上下文。
   • 模型进行一次完整的处理和计算过程（如第四步所述），预测下一个最可能的字符，即从“可能性百分比”列表中按概率抽取一个字符。
   • 将新生成的字符追加到当前序列的末尾。
   • 重复以上步骤，直到达到预设的生成长度或遇到特定的终止标记。
3. 控制生成的多样性与质量：
   • 温度（Temperature）：在计算“可能性百分比”之前，可以对“原始打分”进行调整。调低“温度”，AI会更倾向于选择那些分数最高的字，写出来的东西更确定、更保守。调高“温度”，GPT则会更大胆，愿意尝试不那么常见的字，可能会更有创意，但也可能更容易“跑题”。
   • Top-K采样 / Top-P (Nucleus) 采样：这些技术像是给AI的选择加了个“筛选器”。比如，只允许nanoGPT从分数最高的K个字里选，或者从那些加起来可能性超过一定百分比（P）的一小撮字里选。这有助于避免nanoGPT选到非常不靠谱的字，让生成的文本更连贯。

通过这些机制，nanoGPT模型就能够一句句模仿莎士比亚风格的文本。

从简化模型nanoGPT到大型语言模型

本文描述的模仿莎士比亚风格的nanoGPT是一个高度简化的示例。现实中的大型语言模型（LLMs），如OpenAI GPT系列，其核心原理（如Transformer结构、预测下一个词元等）与此相同，但有着显著的量级和复杂度差异：

• 模型规模：内部“小齿轮”（参数）的数量可达千亿甚至万亿级别，远超简化模型的规模。
• 数据规模：训练数据量是TB乃至PB级别（1 PB = 1024 TB，1 TB = 1024 GB），来源极其广泛，不仅仅是单一作者的作品，几乎涵盖了互联网上公开的绝大部分文字。
• 词元化（Tokenization）：它们处理的单位比字符大，叫做“词元”（token）。一个词元可能是一个完整的词，也可能是一个词的一部分（比如英语中的“un-”、“-able”这样的前后缀），甚至是单个字母。这种方式更灵活，能更有效地处理各种词汇、生僻词和复杂词形。
• 训练技术与资源：涉及更复杂的训练策略、使用成百上千台计算机协同工作（分布式计算）、海量的计算资源以及更长的训练周期（数周甚至数月）。
• 对齐技术：大型模型还会经过更高级的后续“特训”，比如让它们学习理解并遵循人类给出的各种指令（这叫指令微调），或者根据人类对它们生成内容的评价好坏来不断改进（这叫基于人类反馈的强化学习）。这些步骤能让大型GPT的行为更符合我们的期望、指令和社会的价值观。

结语

通过对这个简化AI模型nonoGPT的剖析，我们可以看到，GPT这类模型基于对大量文本数据中复杂模式的统计学习，基于这些规律进行的语言接龙的概率预测。从简单的字符预测任务出发，nanoGPT借助Transformer结构、莎士比亚全集数据和强大的计算能力，AI能够学习并模仿出高度复杂的语言风格。理解GPT背后的机制，有助于我们更理性地看待AI大模型的能力边界，并思考其在未来社会和文化领域中可能扮演的角色。

GPT科普系列

• 大模型科普：探秘莎翁风格的诞生之旅（无代码版）
• 揭秘GPT内核之四
• How GPT Works: A Shakespearean Text Generator
• 从零实现莎士比亚风 GPT科普解说
• 从0实现并理解GPT
• Andrej Karpathy：https://youtu.be/kCc8FmEb1nY?si=FbOZ8jZNetbXF7vt

立委按：鉴于语言大模型GPT的重要性，特此根据AI大神Karpathy的nanoGPT讲座，编纂此科普系列，计五篇，一篇没有代码和数学公式，是最通俗的科普。其他四篇包括一篇英文，均附带可验证的Python代码，并给予不同角度的详细解说，面对有一定工程背景的对象。

下面这篇科普文章，以Karpathy讲座“从零实现莎士比亚风 GPT”为例，把每一行代码背后的思路拆透，感受“技术硬核”的魅力。

一、引子：为什么要自己写一个“小 GPT”？

• 脚踏实地：商用 GPT 模型动辄上百亿参数，看不清内部；自己写一个小模型，才有机会把每个细节掰开了啃。
• 入门示范：字符级模型更轻量，50 步训练就能出点儿“莎士比亚味”，足以演示 Transformer 的核心套路。
• 学习曲线：从准备数据、编码、搭网络、训练到采样生成，完整跑一趟，就能圆满理解 GPT 的「流水线」。

二、数据篇：把“文字”编码成“数字”

1. 原始文本
   把莎士比亚全集放到 data/shakespeare_char/input.txt，整个文本可能上百万字符。
2. 字符表（Vocabulary）
   python
   chars = sorted(list(set(open(...).read())))
stoi = {ch:i for i,ch in enumerate(chars)}
itos = {i:ch for i,ch in enumerate(chars)}
3. 代码解释：
   • set （字符集合）自然去重后有 65 个字符，包括字母、标点、换行符等。
   • stoi、itos 分别是一一映射，可做「文字 ↔ 索引」互转，即编码解码。
4. 高效加载
   训练前把所有文本编码成 uint16 二进制文件 train.bin，运行时直接：
   train_data = torch.frombuffer(open(…,'rb').read(), dtype=torch.uint16).long()
   一次性读入张量，快又省事。

三、模型篇：一个“小型 GPT”长啥样

class SimpleGPT(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, n_embd=128, n_head=4, n_layer=3):
        super().__init__()
        # 1. Token 嵌入 & 位置嵌入
        self.embedding     = nn.Embedding(vocab_size, n_embd)
        self.pos_embedding = nn.Embedding(1000, n_embd)
        # 2. N 层 TransformerDecoderLayer
        self.transformer = nn.ModuleList([
            nn.TransformerDecoderLayer(
                d_model=n_embd, nhead=n_head,
                dim_feedforward=n_embd*4,
                batch_first=True, dropout=0.1
            ) for _ in range(n_layer)
        ])
        # 3. 归一化 + 线性头
        self.ln_f = nn.LayerNorm(n_embd)
        self.head = nn.Linear(n_embd, vocab_size)

• Embedding
  • Token 嵌入：把每个字符索引映射成 128 维向量；
  • 位置嵌入：告诉模型「这个字符是句子中的第几位」。
• TransformerDecoderLayer
  • 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）：在无掩码时，让每个位置都能「看」到其他位置，用不同的“视角”捕捉语义关联；
  • 前馈网络 FFN：FFN内部是两层全连接，扩大特征维度后再压回增强非线性表达：第一层linear1把维度从 n_embd（128）→ dim_feedforward（512）；Relu激活；第二层linear2把维度再从 dim_feedforward（512）→ n_embd（128））；
  • 残差连接 + LayerNorm + Dropout：保证信息流通、稳定训练、防止过拟合。
  • 两层全连接（Feed-Forward Network, FFN）和残差连接（Residual Connection）部分被 PyTorch 的 nn.TransformerDecoderLayer 给封装起来了。
  • 每个 block 里总共是两层前馈线性变换（加一个激活）；*4 把隐藏层的宽度调成原来的 4 倍（128*4=512）。 n_head=4 是指 注意力头 数量是 4 个。
• 输出头
  最后把每个位置的 128 维特征 → 65 个字符的分数（logits），为下一步采样做准备。

每个 TransformerBlock（TransformerDecoderLayer）内部：

# 注意力子层（Self-Attention）
_attn_output = self.self_attn(x, x, x, attn_mask=tgt_mask)
x = x + self.dropout1(_attn_output)    # 残差 + Dropout
x = self.norm1(x)                      # LayerNorm

# 前馈全连接子层（Feed-Forward）
_ffn_output = self.linear2(self.dropout(self.activation(self.linear1(x))))
x = x + self.dropout2(_ffn_output)     # 残差 + Dropout
x = self.norm2(x)                      # LayerNorm

残差连接（Residual Connection）在哪里？

同样，TransformerDecoderLayer 在每个子层的输出上都做了：

x = x + SubLayer(x)

也就是将子层（注意力／前馈）的输出与原输入相加，然后再做 LayerNorm。这能让梯度更容易向前／向后流动，避免深层网络训练困难。

为什么常常用这样的封装？

• 代码简洁：把注意力、FFN、残差、归一化、Dropout——所有常见操作都打包好，调用一行就能用。
• 可配置：你可以在构造时传参数，比如 activation='gelu'、norm_first=True（预归一化）等。

想要完全掌握内部细节，你可以自己写一个自定义的 DecoderLayer，大概长这样：

class MyDecoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_ff):
        super().__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, batch_first=True)
        self.linear1   = nn.Linear(d_model, dim_ff)
        self.linear2   = nn.Linear(dim_ff, d_model)
        self.norm1     = nn.LayerNorm(d_model)
        self.norm2     = nn.LayerNorm(d_model)
        self.dropout   = nn.Dropout(0.1)
        self.act       = nn.ReLU()

    def forward(self, x, mask=None):
        # 注意力 + 残差 + 归一化
        attn_out, _ = self.self_attn(x, x, x, attn_mask=mask)
        x = x + self.dropout(attn_out)
        x = self.norm1(x)
        # FFN + 残差 + 归一化
        ffn_out = self.linear2(self.dropout(self.act(self.linear1(x))))
        x = x + self.dropout(ffn_out)
        x = self.norm2(x)
        return x

把 N 层这样的 MyDecoderLayer 串起来，就和 nn.TransformerDecoderLayer 是一模一样的套路。

这样你就明确地知道：GPT 的每一层都是「注意力→残差→LayerNorm→前馈→残差→LayerNorm」的循环组合。希望这下彻底搞明白了！

四、前向传播：一步步把输入变预测

def forward(self, x):
    b, t = x.shape                  # batch 大小 b，序列长度 t
    pos  = torch.arange(t).unsqueeze(0)
    x = self.embedding(x) + self.pos_embedding(pos)
    mask = torch.triu(torch.ones(t, t), diagonal=1).bool()
    for layer in self.transformer:
        x = layer(x, x, tgt_mask=mask)
    x = self.ln_f(x)
    return self.head(x)             # (b, t, vocab_size)

1. 拼接嵌入
   每个字符向量 + 对应位置向量，融合语义与顺序信息。
2. 因果掩码
   用上三角布尔矩阵屏蔽未来位置，确保模型只能用“历史”信息预测“下一步”。
3. 层叠计算
   N 层解码器层交替执行「注意力→前馈→残差→归一化」，不断提炼上下文特征。
4. 输出 logits
   每个位置都对应一个 vocab_size 维的分数向量，代表模型对下一个字符的「喜好程度」。

五、训练篇：教模型学“接龙文字”

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=3e-4)
model.train()
for step in range(50):
    # 1. 随机抓 8 段长度为 block_size 的序列
    ix = torch.randint(len(train_data)-block_size, (8,))
    x  = torch.stack([train_data[i:i+block_size]       for i in ix])
    y  = torch.stack([train_data[i+1:i+block_size+1]   for i in ix])
    # 2. 前向 + 损失
    logits = model(x)
    loss   = nn.functional.cross_entropy(
                logits.view(-1, vocab_size), y.view(-1)
             )
    # 3. 反向 + 更新
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if step%10==0: print(f"Step {step}: loss={loss.item():.4f}")

• 随机采样：每次从不同起点取小段，让模型见识多种上下文，避免只学到固定模式。
• 交叉熵损失：衡量预测分布 vs. 真实下一个字符的差距。
• Adam 优化器：智能调整各参数的学习率，加快收敛。

六、生成篇：让模型「写莎翁诗」

def generate_text(prompt="", max_tokens=200, temperature=0.8, top_k=20):
    model.eval()
    tokens = encode(prompt) if prompt else [encode("ROMEO:")[0]]
    with torch.no_grad():
        for _ in range(max_tokens):
            ctx    = torch.tensor([tokens[-block_size:]])
            logits = model(ctx)[0, -1]       # 取最新位置的 logits
            logits = logits / temperature    # 温度调节
            if top_k>0:
                kth, _ = torch.topk(logits, top_k)
                logits[logits < kth[-1]] = -float('inf')
            probs = torch.softmax(logits, dim=-1)
            nxt   = torch.multinomial(probs, 1).item()
            tokens.append(nxt)
            if nxt==encode('\n')[0] and len(tokens)>10: break
    return decode(tokens)

• 温度（Temperature）
  • <1：分布更陡峭，生成更“保守”；
  • >1：分布更平坦，生成更“大胆”。
• Top-k 采样
  只保留概率最高的 k 个候选，把其余置零，然后再做随机采样，平衡“连贯”与“创造”。

七、核心技术要点小结

八、结语

• 小模型 ≠ 小原理：虽然参数量小，但骨架设计、数据流程、采样策略与大规模 GPT 完全一致。
• 动手才真懂：自己从头跑一遍，不仅能看懂代码，更能体会每一层、每一个技巧为何如此设计。
• 一路上升：掌握这些基础，你就拥有了阅读和改造任何 Transformer-based 模型的「通行证」。

下次想要扩充到单词级、加上多 GPU、混合精度训练，或者接入更大语料，就能顺理成章地在这些模块之上“造船”了。Go build your own GPT!

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提问即成功的一半，另一半藏于LLM的语义一致性

大型语言模型（LLM）在推理任务上的惊人表现，正不断刷新我们对人工智能的认知。然而，通往更强推理能力的道路往往铺满了昂贵的“黄金”——人工标注的推理过程、验证过的答案或是定制的奖励模型。这些基于监督学习的强化方法，虽然有效，却也带来了成本和可扩展性的瓶颈。

就在今年春节期间，DeepSeek 推出的结果驱动/监督强化推理方案引发热议，大家探讨其背后机理。一个普遍的共识是，思维链（Chain-of-Thought, CoT）这类技术的本质，是在处理复杂任务时，于用户提问（Query）和模型回应（Response）之间，构建一座“慢思维”的信息桥梁。这就像一个平缓的斜坡（Ramp），旨在降低困惑度（Perplexity），将那些对于“快思维”而言存在信息鸿沟、难以一步到位的复杂问题，变得“丝滑可解”。

而今，来自天津大学和腾讯 AI Lab 的一篇新论文 《Right Question is Already Half the Answer: Fully Unsupervised LLM Reasoning Incentivization》，则沿着这条思路，迈出了更为激进而优雅的一步。它提出了 EMPO (熵最小化策略优化)，一个全程无监督的强化推理框架，其效果据报道竟能与那些依赖答案的监督方法相媲美。

这篇论文读起来异常轻松，没有任何故弄玄虚的复杂理论，却如同一缕清风，推进了无监督学习的深入。它进一步证实了我们之前的猜想：只要给模型一个“场”，系统就能自发地选择那条通往更平滑、熵减的推理路径。

春节那阵，随着鞭炮声迎来 DeepSeek R1 zero 已经够震撼了，说明机器可以自主学习，自己再生数据强化自己的智力。这个工作等于是 zero 的“平方”：机器原来还可以从问题就能学到答案。细思有点恐。无监督学习这个概念有很久了吧，继发展到自（监督）学习带来的预训练大模型风暴后，现在发展到推理这份上也是让人开眼了。

EMPO 的“点石成金”之术：语义熵最小化

EMPO 的核心思想极其单纯：与其告诉模型“什么是对的”，不如让模型自己追求“什么是自洽的”。它认为，一个强大的推理模型，其输出应该是稳定且在语义上一致的。如何衡量这种一致性？答案是语义熵（Semantic Entropy）。

与关注词汇层面、容易受到表述方式干扰的经典香农熵不同，语义熵关注的是意义层面。EMPO 的做法是：

1. 采样 (Sample): 对同一个问题，让当前的模型 step-by-step 生成多个（比如 G 个）推理过程和答案。
2. 聚类 (Cluster): 使用简单的规则（如数学题中的正则表达式）或一个小型验证模型，将这 G 个答案按照最终表达的意义进行聚类。比如，无论推理过程如何，“答案是 42” 和 “最终结果：42” 都会被归为一类。
3. 计算熵 (Calculate Entropy): 根据聚类结果，计算出每个“意义簇”的概率分布，并由此算出语义熵。如果所有答案都指向同一个意义，熵就最低；如果答案五花八门，熵就很高。
4. 强化 (Reinforce): 将“语义一致性”（即低熵）作为内在奖励信号，应用到强化学习框架（如 GRPO）中。模型会得到奖励，如果它生成的答案属于那个最“主流”、最一致的意义簇。通过优化，模型被激励去产生那些能让整体语义熵降低的输出。

简单来说，EMPO 就是在鼓励模型：“在你自己的答案空间里，找到那个最‘合群’、最‘确定’的观点，并强化它！”

“窗户纸”背后的智慧与现实考量

EMPO 的简洁优雅并不意味着它的实现毫无挑战。论文中也提到了一些关键点和发现：

• 熵阈值 (Entropy Thresholding): 一个重要的 “catch”！直接最小化熵可能会让模型“钻牛角尖”，出现过拟合。因此，EMPO 引入了熵阈值——只对那些熵值处于中等范围的问题进行COT强化优化。它排除了模型极度不确定（高熵，可能过于混乱无法学习）或极度自信（低熵，无需再强化优化）的情况，确保了训练的稳定性和效果。
• 基座模型的重要性 (Importance of Base Model): EMPO 更像是在激发而非创造能力。推理路径的潜力很可能是在预训练阶段就已经埋下的。EMPO 的成功很大程度上依赖于强大的基座模型。这一点在 Qwen 和 Llama 上的对比实验中得到了印证：Qwen 因为预训练中包含了大量 QA 数据，具备了“指令跟随”和推理的“潜能”，EMPO 能直接在其上生效；而 Llama 基座则需要先进行一些 SFT “预热”，才能有效应用 EMPO。这提醒我们，无监督后训练并非万能药，它建立在坚实的预训练基础之上。
• 无需<cot>标签奖励: 这种方法甚至不需要 <cot> 这样的显式标签来引导。一句简单的提示，如 Please resolve it step by step and put the final answer in {...}，就足以提供一个让模型探索和优化其推理路径的伸缩“空间”。

意义与展望：无监督的“数据红利”

EMPO 的价值在于它捅破了一层窗户纸。它证明了，即使在完全没有外部答案的情况下，我们也能通过一个简单、优雅且内在驱动的机制，有效提升 LLM 的推理能力。这就像是提供了一波通用性极强的增强数据质量的红利——获取这份红利的唯一条件，就是只要把问题喂给系统进行强化学习（并辅以简单的聚类），就有可能获得准确率的提升。

论文标题的前半句是 “Right question is already half the answer”（好问题是答案的一半），我们可以接龙说：“the other half is embodied in LLM's internal semantic coherence” （另一半则蕴藏于 LLM 内部的语义一致性之中）。EMPO 正是通过最小化语义熵，让 LLM 在生成 CoT 和答案的过程中，更加和谐有序，从而找到那“另一半”答案。

基于这个研究的机理及其普适性，我们有理由相信，EMPO 所代表的这种极简无监督强化思路，将激发更多后续研究，去探索其边界，应用于更广泛的任务，并可能成为未来 LLM 后训练流程中的一个重要环节。

论文原文少有地亲民易懂，想进一步了解细节的同学，出门向左：https://arxiv.org/pdf/2504.05812。

0.53 复制打开抖音，看看【立委的作品】# 视频生成 # 大模型科普 # notebook... https://v.douyin.com/kUWrLBDJniQ/ [email protected] oQK:/ 08/05

最近，你一定被社交媒体上那些由人工智能（AI）创作的视频刷屏了吧？无论是“雪中的东京街景” ¹，还是“机器人赛博朋克生活” ¹，抑或是各种天马行空的想象，AI似乎一夜之间掌握了导演和摄像的魔法，生成的视频效果越来越逼真、流畅，甚至充满了电影感 ²。这不禁让人惊叹：AI究竟是如何学会制作视频这门复杂的艺术的？

视频生成的“难言之隐”

在我们揭晓AI的“神功秘籍”之前，先得理解相比于生成一张静态图片，视频的挑战要大得多。这不仅仅是画出好看的画面，更关键的是要让画面动起来，而且要动得自然、连贯 ³。

想象一下，视频是由一连串的图片（称为“帧”）组成的。AI不仅要确保每一帧都清晰美观，还要保证：

1. 1. 时间连贯性（Temporal Coherence）: 相邻帧之间的过渡要平滑，物体运动要符合规律，不能出现“瞬移”或者“闪烁” ⁴。就像电影里的人物走路，动作得是连贯的。
   2. 内容一致性: 视频中的物体和场景要保持一致性，比如一个人的衣服颜色不能随意变化，背景也不能突然改变 ¹⁴。
   3. 物理常识: 生成的动态需要符合基本的物理规律，比如球会往下落，水会流动 ¹。虽然目前的AI还做不到完美，但仿真客观世界是方向。
   4. 数据与计算需求: 视频数据量巨大，处理起来需要强大的计算能力和海量的训练数据 ⁵。

正因为这些挑战，AI视频生成领域发展出了不同的技术流派。目前，最主流的有两大“门派”，它们解决问题的方式截然不同，各有千秋 ⁴。

两大门派是：自回归（AR）与扩散（Diffusion）

想象一下AI是位艺术家，要创作一段视频。现在有两种主流的创作方式：

• • 第一种方式，像个“讲故事的人”（Storyteller）或者“按顺序作画的画家”（Sequential Painter）。 他会一帧接一帧地构思和绘制，确保后面的画面能接得上前面的情节。这种方法，我们称之为自回归（Autoregressive, AR）模型 ⁴。
  • 第二种方式，则像个“雕刻家”（Sculptor）或者“照片修复师”（Photo Restorer）。 他先拿到一块粗糙的“素材”（一堆随机的噪点），然后根据你的要求（比如文字描述），一点点地打磨、雕琢，逐渐让清晰的画面显现出来。这种方法，就是扩散（Diffusion）模型 ⁴。

这两种方法各有神通，也各有“脾气”。让我们分别来了解一下。

第一式：自回归（AR）模型的“顺序叙事法”

自回归模型的核心思想非常直观：预测下一帧，基于之前的视频流 ⁴，就是AI在生成第N帧画面时，会参考前面已经生成的1到N-1帧 ¹⁰。这种方式强调的是视频内在的时间顺序和因果关系（sequential and causal）。

• • “讲故事”的比喻： 就像讲故事，下一句话总要承接上一句话的意思，才能构成一个连贯的情节。AR模型就是这样，它努力让每一帧都成为前一帧合乎逻辑的延续。
  • “顺序作画”的比喻： 也像一位画家在绘制连环画，他会一幅一幅地画，每画新的一幅，都要确保它和已经完成的部分在风格、颜色、内容上都能衔接起来。

自回归模型是怎么工作的？

早期的一些AR模型，会先把复杂的图像或视频“打碎”，编码成一种叫做“视觉词元”（visual tokens）的东西 ²⁶。你可以把它想象成给视觉世界创建了一本“词典”，每个词元代表一种视觉模式。然后，AR模型就像学习语言一样，学习预测下一个“视觉词元”应该是什么 ²⁹。

不过，这种“打碎再组合”的方式可能会丢失一些细节。因此，更新的AR模型，比如备受关注的NOVA ³⁰ 和FAR ²⁸ 等，开始尝试跳过“视觉词元”这一步，直接在连续的视觉信息上进行操作 ⁵²。它们甚至借鉴了扩散模型的一些思想，比如使用类似的数学目标来学习 ²⁹。这就像讲故事的人不再局限于有限的词汇，而是开始使用更丰富、更细腻的表示手段来描述世界。这种不依赖“量化”（quantization）词元的方式，被认为是AR模型发展的一个重要方向，旨在结合AR模型擅长的连贯性与扩散模型擅长的高保真度 ³⁰。

AR模型的“独门绝技”（优点）：

• • 天生连贯: 由于是一帧接一帧生成，AR模型在保持视频的时间连贯性和逻辑流畅性方面具有天然优势 ⁴。
  • 长度灵活: 理论上，只要计算资源允许，AR模型可以一直“讲下去”，生成任意长度的视频 ⁴。
  • 与语言模型“师出同门”: AR模型（尤其是基于Transformer架构的 ²⁶）和现在非常强大的大语言模型（LLM）在底层逻辑上相同（都是预测序列中的下一个元素），能更好地借鉴LLM的训练方法和可扩展的经验法则，有更大的品质提升空间 ²⁶。

AR模型的“难念的经”（缺点）：

• • 生成速度慢: “一帧一帧来”的特性决定了它的生成速度相对较慢，尤其是对于高分辨率、长时长的视频 ⁴。
  • “一步错，步步错”: 如果在生成过程中某一步出了差错，这个错误可能会像滚雪球一样被带到后面的帧中，导致视频内容逐渐偏离主题或出现不一致 ⁴。
  • 早期质量瓶颈: 过去依赖“视觉词元”的AR模型，其生成质量会受限于词元对真实世界细节的表达能力 ²⁹。不过，如前所述，新的非量化方法正致力于解决这个问题 ³⁰。

值得注意的是，虽然AR模型天生是序列化的，看起来很慢，但研究人员正在努力克服这个瓶颈。例如，NOVA模型采用了一种“空间集对集”（spatial set-by-set）的预测方式，在生成帧内画面时，不是逐个像素生成，而是并行地预测一片片的视觉信息 ³⁰。还有一些技术，比如并行解码 ⁵⁹ 和缓存（KV caching）机制 ³¹，都在尝试让AR模型的生成过程更快。有些研究甚至声称，经过优化的AR模型在生成速度上可以超过传统的扩散模型 ³⁶。这表明，AR模型的“慢”可能更多是一个可以通过工程和算法创新来缓解的问题，而非无法逾越的理论障碍。

第二式：扩散（Diffusion）模型的“去粗取精法”

扩散模型是在图像生成领域大放异彩的技术，现在也成为了视频生成的主力军 ³。它的核心思想有点反直觉：先破坏，再修复 ⁴。

想象一下，你有一段清晰的视频。扩散模型的“前向过程”（forward process）就是不断地、逐步地给这段视频添加随机的“噪声”（noise），直到它变成一片完全无序的、类似电视雪花点的状态 ³。

AI学习的，则是这个过程的“逆向过程”（reverse process）：从一堆纯粹的噪声开始，一步一步地、迭代地去除噪声，最终“还原”出一段清晰、有意义的视频 ³。这个去噪过程是受到用户指令（比如文字描述）引导的。

• • “雕刻家”的比喻： AI就像一位雕刻家，面对一块充满随机纹理的“璞玉”（噪声），根据设计图（文字提示），一刀一刀地剔除多余部分，最终呈现出精美的作品（视频）。
  • “照片修复师”的比喻： 也像一位顶级的照片修复师，拿到一张几乎完全被噪声覆盖的旧照片，凭借高超技艺和对照片内容的理解（文字提示），逐步去除污点和模糊，让清晰的影像重现。

扩散模型是怎么工作的？

扩散模型的关键在于迭代。从完全随机的噪声到最终的清晰视频，需要经历很多（通常是几十到几千）个小的去噪步骤 ³。

为了提高效率，很多先进的扩散模型，比如Stable Diffusion、Sora等 ¹，采用了潜在扩散模型（Latent Diffusion Model, LDM）的技术 ⁵。它们不是直接在像素级别的高维视频数据上进行加噪去噪，而是先用一个“编码器”将视频压缩到一个更小、更抽象的“潜在空间”（latent space），在这个低维空间里完成主要的扩散和去噪过程，最后再用一个“解码器”将结果还原和渲染成高清像素视频。这就像雕刻家先做一个小尺寸的泥塑模型来构思，而不是直接在巨大的石料上动工，大大节省了时间和精力 ¹⁶。

在模型架构方面，扩散模型早期常用类似U-Net（就是CNN）的网络结构 ¹¹，后来也越来越多地采用更强大的Transformer架构（称为Diffusion Transformer, DiT） ¹⁴，这些架构充当了AI进行“雕刻”或“修复”的核心工具。

扩散模型的“看家本领”（优点）：

• • 画质惊艳: 扩散模型目前在生成图像和视频的视觉质量上往往是顶尖的，细节丰富、效果逼真 ²。
  • 处理复杂场景: 对于复杂的纹理、光影和场景结构，扩散模型通常能处理得更好 ¹。
  • 训练更稳定: 相较于生成对抗网络（GANs）等早期技术，扩散模型的训练过程通常更稳定，不容易出现模式崩溃等问题 ⁴。

扩散模型的“阿喀琉斯之踵”（缺点）：

• • 生成（采样）速度慢: 迭代去噪的过程需要很多步，导致生成一个视频需要较长时间 ⁴。雕刻家精雕细琢是需要时间的。
  • 时间连贯性仍是挑战: 虽然单帧质量高，但要确保长视频中所有帧都完美连贯、动作自然流畅，对扩散模型来说依然是一个难题 ⁴。雕刻家可能过于专注于局部细节，而忽略了整体的协调性。
  • 计算成本高昂: 无论是训练模型还是生成视频，扩散模型都需要强大的计算资源（如图形处理器GPU） ⁴，这限制了其普及应用 ⁸³。

面对速度慢这个核心痛点，研究界掀起了一场“加速竞赛”。除了前面提到的LDM，还涌现出许多旨在减少采样步骤的技术。例如，一致性模型（Consistency Models） ¹⁹ 试图学习一种“直达”路径，让模型能从噪声一步或几步就生成高质量结果。还有像分布匹配蒸馏（Distribution Matching Distillation, DMD） ³⁴ 这样的技术，通过“蒸馏”一个慢但强大的“教师”模型的知识，训练出一个快得多的“学生”模型。这些努力的目标都是在尽量不牺牲质量的前提下，让扩散模型的生成速度提升几个数量级，达到接近实时应用的水平 ⁸³。

同时，为了解决时间连贯性问题，研究者们也在不断改进扩散模型的架构和机制。比如，在模型中加入专门处理时间关系的时间注意力（temporal attention）层 ¹¹，利用光流（optical flow）信息来指导运动生成 ¹⁶，或者设计像Enhance-A-Video ¹⁴ 或Owl-1 ²⁴ 这样的特殊模块或框架来增强视频的流畅度和一致性。这表明，在单帧画质达到较高水平后，如何让视频“动得更像样”、“故事更连贯”，已成为扩散模型发展的下一个重要关口。

如何选择？“顺序叙事” vs “去粗取精”

了解了这两种“神功”后，我们可能会问：哪种更好？其实没有绝对的答案，它们各有侧重。

我们可以用一个简单的表格来总结一下：

AR 与 Diffusion 模型速览

简单来说，如果你特别看重视频故事线的流畅和逻辑性，尤其是在生成很长的视频时，AR模型天生的顺序性可能更有优势 ⁴。而如果你追求的是极致的画面细节和逼真度，扩散模型目前往往能提供更好的视觉效果 ⁴。但正如我们看到的，这两种技术都在快速进化，互相学习，界限也变得越来越模糊。

融合之道：当“叙事者”遇上“雕刻家”

既然AR和Diffusion各有擅长，一个自然的想法就是：能不能让它们“联手”，取长补短呢？ ⁴

答案是肯定的，而且这正成为当前AI视频生成领域一个非常热门的趋势。许多最新的、表现优异的模型都采用了混合（Hybrid）架构，试图融合AR和Diffusion的优点。

• • 思路一：分工合作。 让AR模型先负责“打草稿”，规划视频的整体结构和运动走向（可能细节不多），然后让Diffusion模型来“精雕细琢”，填充高质量的视觉细节 ⁶¹。
  • 思路二：AR骨架，Diffusion内核。 保留AR模型的顺序生成框架，但在预测每一帧（或每一部分）时，不再是简单预测下一个“词元”，而是使用类似Diffusion模型的连续空间预测方法和损失函数 ²⁹。前面提到的NOVA和FAR就体现了这种思想。
  • 思路三：Diffusion骨架，AR思想。 在Diffusion模型的框架内，引入AR的原则，比如强制更严格的帧间顺序依赖（causal attention），或者让噪声的添加/去除过程体现出时序性 ⁹。AR-Diffusion ⁹ 和CausVid ³⁴ 等模型就是例子。

这种融合趋势非常明显。看看研究论文列表，你会发现大量模型名称或描述中都包含了AR和Diffusion的元素（如AR-Diffusion, ARDiT, DiTAR, LanDiff, MarDini, ART-V, CausVid, Transfusion, HART等） ⁹。这表明，研究界普遍认为，结合两种方法的优点是克服各自局限、推动视频生成技术向前发展的关键路径。这不再是“二选一”的问题，而是如何更聪明地“合二为一”。

前路漫漫：AI视频的挑战与梦想

尽管AI视频生成技术进步神速，但距离完美还有很长的路要走。目前主要面临以下挑战 ⁴：

• • 制作更长的视频: 目前大部分AI生成的视频还比较短（几秒到十几秒）。要生成几分钟甚至更长的视频，同时保持内容连贯、不重复、不“跑题”，仍然非常困难 ⁴。
  • 更精准的控制与忠实度: 如何让AI精确理解并执行复杂的指令？比如，“一只戴着贝雷帽、穿着黑色高领毛衣的柴犬” ⁴⁹，或者更复杂的场景描述、人物动作和情感表达。目前AI有时还会“听不懂”或者“产生幻觉”，生成与要求不符的内容 ¹。
  • 更快的生成速度: 要让AI视频生成工具真正实用化，尤其是在交互式应用中，速度至关重要。目前的生成速度对于很多场景来说还是太慢了 ⁴。
  • 理解真实世界物理: AI需要学习更多关于现实世界的物理常识。比如，物体应该有固定的形状（不会随意变形），运动应该符合基本的力学原理。OpenAI Sora模型展示的弱点中，就有篮球穿过篮筐后爆炸 ¹，或者椅子在挖掘过程中变形 ¹ 这样不符合物理规律的例子。让AI拥有“常识”是实现更高层次真实感的关键 ¹。

尽管挑战重重，但AI视频生成的未来充满想象空间：

• • 个性化内容创作: 想象一下，AI可以根据你的想法，为你量身定做一部微电影，甚至让你成为主角 ⁹。或者，生成完全符合你学习节奏和风格的教学视频。
  • 赋能创意产业: 为艺术家、设计师、电影制作人提供强大的新工具，极大地拓展创意表达的可能性 ²。
  • 构建虚拟世界与模拟: AI不仅能生成视频，更能构建出能够模拟真实世界运行规律的“世界模型”（World Models） ⁴。这意味着AI可以用来进行科学模拟、游戏环境生成、自动驾驶仿真训练等 ⁵。这种从“生成图像”到“模拟世界”的转变，显示了AI视频技术的深层雄心：不仅仅是模仿表象，更要理解内在规律 ¹。
  • 统一的多模态智能: 未来的AI将能够无缝地理解和生成包括文本、图像、视频、音频在内的多种信息形式 ⁴。

实现这些梦想，离不开对效率的极致追求。无论是生成长视频、实现实时交互，还是构建复杂的“世界模型”，都需要巨大的计算力。因此，不断提升模型的训练和推理效率，降低成本，不仅仅是为了方便，更是为了让这些更宏大的目标成为可能 ⁴。可以说，效率是解锁未来的关键钥匙。

结语：视觉叙事的新纪元

AI视频生成技术正以惊人的速度发展，不断刷新我们的认知 ³。无论是像“讲故事的人”一样按部就班的自回归模型，还是像“雕刻家”一样精雕细琢的扩散模型，亦或是集两者之长的混合模型 ⁴，它们都在努力学习如何更好地用像素编织光影，用运动讲述故事。

我们正站在一个视觉叙事新纪元的开端。AI不仅将改变我们消费内容的方式，更将赋予每个人前所未有的创作能力。当然，伴随着技术的飞速发展，我们也需要思考如何负责任地使用这些强大的工具，确保它们服务于创造、沟通和理解，而非误导和伤害 ⁴。

未来已来，AI导演的下一部大片，或许就源自你此刻的灵感。让我们拭目以待！

• 非量化自回归视频生成模型NOVA的技术路线
• 生成式AI的两条视频生成路线（文献综述）

I. 引言

视频生成领域的范式：自回归（AR）与扩散（Diffusion）

近年来，深度生成模型在内容创作领域取得了显著进展，尤其是在图像和视频生成方面。目前，视频生成领域主要由两大技术范式主导：自回归（Autoregressive, AR）模型和扩散模型（Diffusion Models, DMs）。自回归模型，特别是那些借鉴了大型语言模型（LLM）成功的模型，通常将视频或图像数据转换为离散的标记（tokens），然后按顺序预测下一个标记，从而生成内容 ¹。这种方法天然地契合了序列数据的因果依赖性。扩散模型则采用不同的策略，它们从随机噪声开始，通过一个学习到的去噪过程逐步迭代地生成清晰的数据 ⁹。扩散模型在生成高保真度图像和视频方面表现出色，但其迭代采样过程通常较慢，且对于长序列的严格时间一致性建模可能不如AR模型直接 ⁵。为了结合两者的优点，混合模型也应运而生 ²⁸。

自回归模型中的量化瓶颈

传统的视觉自回归模型广泛依赖向量量化（Vector Quantization, VQ）技术，例如VQ-VAE或VQGAN ¹。VQ将连续的视觉特征（通常来自VAE编码器）映射到一个离散的码本（codebook）索引空间，生成一系列离散标记。这种离散化使得模型可以借鉴LLM中成熟的基于Transformer的架构和交叉熵损失函数进行训练和预测。然而，VQ引入了固有的局限性：首先，量化过程是有损的，会丢失原始视觉信号中的细节信息，导致生成结果模糊或缺乏精细纹理 ¹；其次，训练VQ层可能不稳定，面临码本崩溃（codebook collapse）等优化难题 ³²；最后，离散码本的大小与表示能力之间存在权衡，小的码本无法捕捉足够的细节，而大的码本会增加后续自回归建模的复杂度 ³²。

非量化自回归（NQ-AR）方法的兴起

为了克服VQ的限制，同时保留AR模型的优势（如良好的因果建模能力和潜在的上下文学习能力），研究界开始探索直接在连续或非量化空间中进行自回归建模的方法 ²⁷。这些非量化自回归（Non-Quantized Autoregressive, NQ-AR）方法旨在避免离散化带来的信息损失，直接对连续的视觉特征进行预测。相关工作如MAR（Masked AutoRegressive）³³ 和FAR（Frame AutoRegressive）³¹ 均属于这一新兴趋势。

NOVA模型介绍：NQ-AR视频生成的案例研究

由北京智源人工智能研究院（BAAI）提出的NOVA（NOn-Quantized Video Autoregressive Model）模型，是NQ-AR范式在视频生成领域的一个代表性工作 ²⁸。NOVA的核心思想是重新定义视频生成问题，将其表述为一种结合了时间上逐帧因果预测和空间上逐集双向预测的非量化自回归建模过程 ²⁸。

报告目标与范围

本报告旨在对NOVA模型的NQ-AR技术路线进行深入的技术分析。我们将详细剖析其如何在没有向量量化的情况下实现自回归预测，特别是其独特的预测机制和时空建模方式。同时，我们将基于现有研究资料，评估该方法的前景、可行性及其面临的主要挑战，并探讨其与传统量化AR模型和扩散模型的异同与优劣。本报告分析仅限于BAAI提出的NOVA模型，不涉及同名的Amazon Nova模型系列。

II. NOVA模型：连续空间中的自回归生成

A. 核心理念：绕过向量量化

NOVA模型最根本的创新在于它完全摒弃了传统视觉AR模型中常用的向量量化步骤 ²⁸。它不再将连续的视觉特征映射到离散的码本索引，而是直接在连续值的潜在空间中进行操作。这些连续特征很可能由一个预训练的VAE（变分自编码器）的编码器产生，但省略了最后的量化层 ²⁶。通过直接处理连续表示，NOVA旨在保留比离散标记更丰富的视觉细节信息，从而提升生成质量 ³²。

VAE编码器的主要作用是将输入数据（例如图像或视频帧）压缩到一个低维度的潜在空间（latent space）中。可以将其理解为一个“信息压缩器”: 1.输入： 接收高维度的原始数据，比如一张图像的所有像素; 2.处理： 通过一系列神经网络层（对于图像通常是卷积层）逐步提取特征并降低数据的维度; 3. 输出： 与标准自编码器不同，VAE编码器输出的不是潜在空间中的一个确切点，而是该空间中一个概率分布的参数（通常是高斯分布的均值和方差）。这意味着编码器学习到的是输入数据在潜在空间中的一个概率区域，而不是一个固定的编码。这个经过编码的、概率性的低维表示（潜在变量）旨在捕捉输入数据的核心特征和本质信息。随后，VAE的解码器部分会利用从这个潜在分布中采样得到的点来重构原始数据或生成新的、相似的数据 。在很多现代生成模型（如潜在扩散模型 LDM）中，VAE编码器被用来高效地将高维视觉数据转换到计算成本更低的潜在空间，以便后续的生成处理（如扩散去噪）。

B. 非量化预测目标：潜在空间中的扩散损失

为了在连续空间中进行有效的自回归预测，NOVA采用了一种新颖的目标函数：扩散损失（Diffusion Loss） 。具体而言，给定NOVA模型在某个自回归步骤的预测上下文 (z_n )，其目标是预测下一个（或当前集合中的）连续值视觉标记 ( x_n )。NOVA并不直接预测 ( x_n ) 的值或其概率密度，而是借鉴了扩散模型的训练范式。它首先通过向真实的 ( x_n ) 添加高斯噪声 ( \epsilon \sim \mathcal{N}(0, I) ) 来生成一个在时间步 ( t ) 的带噪版本 ，其中 是预定义的噪声调度。然后，模型训练一个噪声预测器 (εθ)（通常由多层感知机MLP实现），使其能够根据带噪标记  xₙᵗ、时间步  t  以及自回归上下文 zₙ 来估计所添加的噪声 ε。训练的目标是最小化预测噪声与真实噪声之间的L2距离 ：

这个目标函数与标准扩散模型中用于训练去噪网络的损失函数形式一致¹²。

这种设计体现了一种巧妙的思路：NOVA并非一个完整的扩散模型（它不从纯噪声开始迭代去噪生成整个视频），而是将扩散模型的训练目标嵌入到了自回归框架中。传统的AR模型需要对条件概率  p(xₙ|context) 进行建模。对于离散的 xₙ，这通常通过在词汇表上应用Softmax来实现。对于连续的 xₙ，直接建模概率密度函数非常困难。扩散模型通过学习预测噪声 ε 来间接学习条件概率  p(xₜ₋₁|xₜ )。NOVA借鉴了这一点：给定AR上下文 zₙ，它学习预测将目标标记 xₙ 的带噪版本去噪所需的噪声 ( \epsilon )。这个过程隐式地定义了条件概率分布  p(xₙ | zₙ) ，既避免了VQ离散化，也绕开了直接对连续空间概率密度进行估计的复杂性，同时利用了扩散模型训练的鲁棒性 。本质上，扩散损失在这里充当了一种在连续空间中进行稳健概率预测的机制。

C. 时间动态：逐帧因果预测

在时间维度上，NOVA严格遵循自回归范式，即逐帧生成视频 ²⁸。这意味着对第 ( f ) 帧的预测仅依赖于之前的 ( f-1 ) 帧以及外部条件（如文本提示）。这种设计确保了生成过程的因果性，这对于建模视频中随时间演变的动态至关重要，并且与GPT等语言模型的生成方式保持一致 ²⁸。实现上，这可能通过在Transformer模型的时间注意力层中使用块状因果掩码（block-wise causal masking）来完成 ²⁶。就是说，因果限制是施加在帧这个“块”级别上的，同时允许帧内的信息可以相互参考（非因果）。在技术实现上，这意味着注意力掩码是根据帧的边界来构建的，而不是简单地作用于一个被完全展平成一维序列的所有视觉标记。

D. 帧内建模：空间逐集预测

与时间上的严格因果性不同，NOVA在处理单帧内部的空间信息时采用了更灵活高效的方式，即空间逐集预测（spatial set-by-set prediction）。

空间“集”的定义：

NOVA不采用传统的逐像素或逐标记的光栅扫描（raster scan）顺序（通常是自左向右，自上而下）来预测帧内内容（光栅扫描是传统的序列化处理方式，想象一下老式电视机显像管扫描屏幕的方式）。相反，它将一帧内的空间标记划分为多个“集合”（sets），这些集合被视为元因果标记（meta causal tokens）²⁸。每一帧可以看作是一个元（Meta）级别的单元标记，帧之间存在因果关系。具体的集合定义和采样方式在现有资料中未完全详述，但核心思想是将空间预测的基本单位从单个标记提升到标记集合（帧）。

随机顺序与双向注意力：

在一帧内部，这些空间标记集合的预测顺序是随机的，而非固定的序列顺序 ²⁷。为了预测某个被遮蔽（masked）的标记集合，模型采用双向注意力机制（bidirectional attention），使其能够同时关注到该帧内所有未被遮蔽的（即已预测或已知的）标记集合，以及来自时间维度的上下文信息 ²⁸。这种方式类似于BERT或掩码自编码器（Masked Autoencoders）中的做法，旨在利用双向上下文信息来高效、并行地建模丰富的空间关系。

Scale & Shift LayerNorm 技术：

为了有效地将时间上下文信息（来自前一帧或多帧的指示特征）注入到当前帧的空间预测过程中，并解决直接使用相邻帧特征可能导致的视频流畅度不一致和伪影问题，NOVA引入了一种缩放与移位层归一化（Scale & Shift LayerNorm）技术 ²⁸。该技术旨在通过学习帧间分布的相对变化来重新表述跨帧运动变化。具体操作如下：

1. 1. 模型的时间层（处理时间依赖关系）的输出（针对当前帧）被用来预测维度级别的缩放参数γ 和移位参数β，这通常通过一个MLP完成。
   2. 选择时间层中经过视频起始符（Begin-of-Video, BOV）注意力处理后的输出作为锚点特征集（anchor feature set）。
   3. 对锚点特征进行归一化处理。
   4. 使用学习到的γ和β 对归一化的锚点特征进行仿射变换，生成用于空间预测的指示特征：
   5. 特别地，对于视频的第一帧，γ被显式设置为1，β设置为0。
   6. 这些生成的指示特征随后指导当前帧内空间标记集的自回归预测。 通过这种方式，模型学习的是帧间的相对分布变化，而不是直接传递绝对特征值。据称，这种机制有助于稳定训练过程，并通过更鲁棒地建模帧间变化来缓解常见的累积误差问题 ²⁸。

Scale & Shift LayerNorm 技术解说如下。

假设正在手绘一本翻页动画书，每一页（帧）的图案需要和前页连贯。但直接描摹前一页图案会导致两个问题：

1. 动作僵硬：如果前一页的人像手臂抬到30度，直接沿袭会导致下一页手臂突然跳到60度，动作显得不连贯。
2. 误差累积：如果某页画歪了，后续所有页都会越来越歪。

这时，NOVA的 Scale & Shift LayerNorm 就相当于一个“智能动作调节器”，它的工作原理如下。核心三步：观察-调整-绘制

1. 观察前文的动作趋势（时间层学习γ和β，对象动作或位置变化的两大参数）
- 模型先看前几页的翻动规律：比如手臂每次上抬角度增加约5度，衣服褶皱变化幅度等。
- γ（缩放参数）：代表动作变化的幅度（例如角度变化的快慢）。
- β（移位参数）：代表动作变化的方向（例如向上抬还是向下摆）。

2. 提取关键锚点（BOV注意力处理）
- 圈出关键部位或对象（如手臂、衣角）作为**锚点**，这些部位的变化对整体动作影响最大。
- 对这些锚点做“归一化”：相当于把它们的尺寸和位置统一到标准坐标系，方便比较变化趋势。

3. 动态调整当前页绘制（仿射变换生成指示特征）
- 根据学到的γ和β，调整当前页的绘制：
- γ=1.2：表示这一页手臂抬升速度要比前一页快20%。
- β=+0.3：表示衣角飘动方向要向右多偏转30%。
- 模型不再直接沿袭前一页的图案，而是按这个动态规则趋势绘制，保证动作流畅自然。

技术优势：像老司机开车一样丝滑

1. 抗干扰性： 
即使某一页画歪了（噪声干扰），γ和β会根据“整体趋势”自动修正后续动作，避免误差滚雪球。
- 实际效果：视频中快速移动的物体（如飞鸟）不会出现残影/伪影。

2. 自适应运动： 
γ和β动态调整，能捕捉加速/减速等非线性变化。
- 案例：人物转身时，头发飘动速度会逐渐变快再变慢。

3. 训练稳定性： 
第一页（视频首帧）强制γ=1、β=0，相当于给模型一个**确定起点**，避免初期乱画。
- 类比：学自行车时先扶正车头再开始骑。


真实世界效果示例

- 场景1：水波纹扩散
传统方法：波纹逐帧放大，但边界出现锯齿。 
NOVA：通过γ控制波纹扩散速度，β调整波峰高度，实现平滑渐变。

- 场景2：人物行走 
传统方法：腿部运动卡顿如机器人。 
NOVA：γ和β动态调整步幅和频率，实现自然摆动。

总结：像给视频加了智能缓冲器

Scale & Shift LayerNorm 的本质是让模型学会动态趋势，而不是相邻帧沿袭。就像老司机开车时不会死死盯着前车，而是根据车速差动态调整油门和刹车，最终让整个车流（视频帧）保持丝滑流动。这种设计既保留了自回归的严格因果性，又赋予了模型动态适应的灵活性。

NOVA采用的混合注意力策略——时间上因果，空间上双向——体现了其设计哲学。纯粹的空间AR（如光栅扫描）速度慢且难以捕捉长距离空间依赖。标准扩散模型缺乏固有的时间因果性。NOVA将问题分解：在帧间保持严格的因果关系，以确保时间连贯性和长期依赖建模；在帧内则利用随机顺序的集合预测和双向注意力，实现高效、强大的空间上下文建模 ²⁸。随机顺序的引入迫使模型学习更鲁棒的空间表征，而不是简单地沿袭相邻标记。

同时，Scale & Shift LayerNorm机制是连接时间和空间预测步骤的关键桥梁。在AR模型中，直接将前一帧的特征输入到下一帧的预测中，容易导致误差累积放大。Scale & Shift机制试图通过学习基于时间上下文的自适应归一化参数（γ，β）来更稳健地建模帧间的变化或流动，而不是简单地拼接或相加特征。这种相对建模方式可能在生成较长序列时更为稳定 ²⁸。

III. 非量化AR（NOVA）的前景与可行性评估

A. 性能基准：效率、速度与质量

NOVA模型在多个基准测试中展现了其非量化自回归路线的潜力，尤其是在效率和速度方面具有显著优势，同时保持了有竞争力的生成质量。

• • 文本到图像（T2I）性能： NOVA 在T2I任务上表现出色。例如，在GenEval基准上，使用重写器（rewriter）的NOVA模型取得了0.72至0.75的领先分数；在T2I-CompBench上得分83.02；在DPG-Bench上得分75.80 ²⁸。这些结果优于之前的扩散模型，如Stable Diffusion v1/v2/XL ²⁶。值得注意的是，NOVA取得这些成绩的模型参数量相对较小（如0.6B），且训练成本显著低于某些竞争对手 ²⁸。这表明NQ-AR路线在T2I任务上具有很高的效率和潜力。

  • 文本到视频（T2V）性能： 在核心的T2V任务上，NOVA同样表现出竞争力。其在VBench基准上的得分（如75.84或使用重写器后的80.12）与当时的SOTA自回归模型Emu3（80.96）相当，甚至优于OpenSora（75.66）²⁸。考虑到NOVA的模型规模（0.6B）远小于Emu3（8B），这进一步凸显了其效率优势 ²⁷。与之前的量化AR模型（如CogVideo, 9B参数）相比，NOVA在VBench各项指标上均显著胜出 ²⁷。其性能也与同等规模的扩散模型相当 ²⁷。

  • 推理速度与效率： 推理速度是NOVA相较于扩散模型的主要优势之一。报告指出，生成一个33帧的视频大约需要12秒，而一些扩散模型可能需要50秒以上 ²⁸。在单块NVIDIA A100-40G GPU上，以24的批处理大小（batch size）运行时，处理速度可达2.75 FPS ²⁷。虽然AR模型本身需要逐帧生成，但其每一步的计算量可能远小于扩散模型的单步去噪，且NOVA的空间逐集预测比传统的光栅扫描AR更并行化。相比之下，传统VQ-AR模型逐标记生成可能非常缓慢 ⁵，而扩散模型虽然可以通过一致性模型 ⁵⁰ 或蒸馏 ⁵ 等技术加速，但NOVA的AR特性使其在推理速度上具有天然潜力。

  • 性能对比表： 为了更直观地展示NOVA的性能定位，下表总结了其与相关模型的关键指标对比（部分数据来自文献，可能存在基准或设置差异）：

    *注：N/A表示数据不可用或不适用。分数可能因基准版本、设置和是否使用重写器而异。推理速度和训练成本仅为参考值。*

B. 相较于量化AR模型的优势

• • 更高保真度： NQ-AR通过避免VQ的信息损失，理论上能够生成更清晰、细节更丰富的图像和视频 ¹。这解决了量化AR模型常见的模糊问题。
  • 训练稳定性： 可能避免了与训练VQ层相关的码本崩溃和优化不稳定问题 ³²。
  • 建模简洁性（某种程度上）： 虽然NOVA使用的扩散损失本身有一定复杂性，但它省去了训练VQ层和使用Softmax预测离散标记的步骤，可能简化了部分流程 ³²。TokenBridge等工作进一步探索了这一方向 ³²。
  • 效率： NOVA的空间逐集预测结合双向注意力，相比传统AR模型的光栅扫描预测方式，具有更好的并行性和效率 ²⁸。

C. 相较于扩散模型的优势

• • 推理速度： 如前所述，NOVA的推理速度（约12秒生成33帧）显著快于许多需要多步迭代采样的扩散模型（可能超过50秒）²⁸。这是NQ-AR方法的一个核心竞争力。
  • 内禀因果性： NOVA严格保持了逐帧的时间因果性，这对于视频这种具有强时序依赖的数据类型是自然的。相比之下，非自回归的扩散模型需要依赖特定的架构设计（如时空注意力）或后处理方法来保证时间一致性 ¹³。
  • 灵活性与上下文学习： AR的结构天然支持灵活的条件输入和上下文学习。例如，通过改变初始帧（上下文），NOVA可以轻松实现视频扩展、插帧、图像到视频生成等任务，且通常无需针对性训练（零样本泛化）²⁸。扩散模型通常需要特定的训练或微调来实现这些功能，尽管一些类AR的扩散方法（如基于上一帧条件生成下一帧）也在发展中 ⁵。
  • 训练效率： NOVA声称其训练成本低于同等规模的扩散模型 ²⁸。

IV. 非量化AR方法面临的挑战与局限

A. 连续空间建模：稳定性、误差累积与复杂度

• • 稳定性： 直接对连续分布进行建模通常比处理离散空间更具挑战性。虽然NOVA采用扩散损失来增强鲁棒性，但在多样化的数据和长序列生成过程中，确保整个训练和推理过程的稳定性仍然是一个潜在的挑战 ²⁸。与其他连续空间方法相比，扩散损失的稳定性仍需在更广泛的场景下验证 ³²。
  • 误差累积： 这是视频自回归模型的经典难题。在连续空间中，预测早期帧或标记时产生的微小误差可能会随着时间的推移而传播和放大，导致长视频生成过程中出现内容漂移、质量下降或伪影 ⁵。NOVA中的Scale & Shift LayerNorm机制旨在缓解此问题 ²⁸，但其在极长视频序列上的有效性仍有待检验。
  • 计算复杂度： 虽然NQ-AR的单步推理可能比扩散模型快，但其自回归特性决定了生成过程必须逐帧顺序进行。此外，NOVA帧内的空间逐集预测采用了双向注意力机制，这比简单的AR预测器计算开销更大 ²⁸。同时，扩散损失的计算本身也需要一个噪声预测网络（MLP），这在训练阶段增加了额外的参数量和计算负担 ²⁷。

B. 可扩展性：数据需求、分辨率与时长

• • 数据需求： 训练高质量的视频生成模型，无论是AR还是扩散，都需要海量的数据集 ³。尽管NOVA展现出良好的数据效率 ²⁸，但要扩展到生成更多样化、更高分辨率、更长时长的视频（例如分钟级），很可能仍然需要网络规模的数据支持。
  • 分辨率与时长： 空间逐集预测有助于管理帧内复杂度，但随着分辨率的提高，标记/集合的数量仍会增加。对于非常长的视频，逐帧顺序生成成为主要的性能瓶颈 ⁴。虽然NOVA展示了对更长时长的泛化能力 ²⁸，但AR模型在处理极长序列时可能存在的根本性限制（如上下文长度限制、误差累积）依然存在。

C. 架构兼容性与集成

• • 与LLM范式的对齐： NQ-AR方法（特别是使用扩散损失的NOVA）如何与标准的大型语言模型（LLM）架构及其训练范式（如预训练-微调）有效整合？虽然NOVA也使用了Transformer ²⁶，但其预测头（扩散MLP）与LLM中典型的Softmax层不同。这可能会影响从LLM进行知识迁移的效率，或是在构建统一的多模态模型方面的兼容性 ¹。
  • 对编码器的依赖： 尽管NOVA避免了VQ，但它仍然依赖于一个初始的VAE编码器来获得连续的潜在表示 ²⁶。这个初始连续编码的质量直接影响后续的生成效果。因此，NQ-AR模型的性能在一定程度上受限于上游编码器的能力。

V. 调和连续表示与自回归

A. 预测目标：连续扩散损失 vs. 离散Softmax

• • 差异： 对比两种预测目标的本质区别。Softmax损失函数作用于一个有限的、离散的词汇表（码本索引），输出每个离散标记的概率，天然地强制了量化。而NOVA使用的扩散损失通过学习对连续样本进行去噪来隐式地建模连续分布，避免了显式的离散化步骤 ²⁷。
  • 影响： 扩散损失允许模型在连续空间中操作，从而可能保留更多信息 ³⁵。但它需要一个不同的预测机制（噪声预测器 ε_θ），而不是Softmax的直接概率输出 ²⁷。这可能影响模型预测的可解释性。

B. 平衡因果性与连续性：NOVA的混合方法

• • 维持因果性： NOVA通过逐帧顺序预测，在时间维度上严格保证了因果性 ²⁸。这是自回归模型的核心特征。
  • 利用连续性： 连续的潜在空间和扩散损失目标函数使得模型能够表示和预测细粒度的变化，而不受离散码本的限制 ²⁷。
  • 桥梁： 实现这种调和的关键在于其分解策略：时间预测是因果的，负责处理视频的顺序流动；帧内的空间预测是双向的，但操作在连续标记上，并且使用扩散损失进行预测，而这个预测过程本身又受到来自因果时间上下文的条件约束。Scale & Shift层进一步帮助在因果步骤之间平滑地过渡连续分布 ²⁸。

NOVA的实践表明，自回归建模并不必然要求离散化。通过将传统的离散预测头（如Softmax）替换为一个能够处理连续值的预测头（如基于扩散损失的噪声预测器），可以在保持AR模型因果结构的同时，利用更丰富的连续潜在空间的优势。AR模型的核心在于条件概率 ( p(x_t | x_{<t}) )。传统上 ( x_t ) 是离散的。NOVA证明了 ( x_t ) 可以是连续的。其挑战在于如何对条件概率 (p(连续 x_t | context)) 进行建模。NOVA的解决方案是采用扩散启发的训练目标：学习一个函数 (ε_θ)，该函数能在给定上下文的条件下，预测目标 ( x_t ) 的带噪版本中的噪声。这个函数隐式地定义了所需的条件分布(p(x_t | context))，且无需离散化，从而成功地将AR的序列性与连续表示结合起来 ²⁷。

VI. 结论与未来展望

研究总结：NOVA的贡献与地位

NOVA模型提出了一种新颖的非量化自回归（NQ-AR）视频生成方法，其核心在于结合了时间上的逐帧因果预测、空间上的逐集双向预测，并采用了连续空间中的扩散损失作为预测目标 ²⁸。研究表明，NOVA在保持较小模型规模的同时，展现出卓越的效率（推理速度快、训练成本相对较低），在文本到图像和文本到视频任务上取得了具有竞争力的生成质量，并具备良好的零样本泛化能力 ²⁸。它成功地绕过了传统VQ-AR模型的量化瓶颈，同时在速度和灵活性方面优于许多扩散模型。

然而，NQ-AR路线也面临固有的挑战，包括在连续空间中建模的稳定性问题、视觉自回归模型典型的误差累积风险、以及在处理超长视频序列时的可扩展性瓶颈 ²⁸。

NQ-AR研究的未来方向

NOVA的探索为非量化自回归视觉生成开辟了新的可能性，未来的研究可以从以下几个方面深入：

• • 稳定性与误差控制： 开发更先进的机制来抑制连续空间AR生成中的误差累积。这可能涉及更复杂的条件注入技术、改进的相对变化建模方法（如Scale & Shift的演进）、或者探索除扩散损失之外的更稳定的连续预测目标。
  • 扩展性策略： 研究如何将NQ-AR模型有效扩展到更高分辨率和更长的视频时长（例如分钟级甚至更长）。可以借鉴长上下文LLM的技术（如更有效的注意力机制、上下文管理）或视频领域的分层建模、关键帧插值等思想 ³。
  • 架构整合与多模态： 探索NQ-AR与主流LLM架构更深层次的融合，实现更高效的知识迁移和更自然的统一多模态理解与生成。研究如何在单一NQ-AR框架内无缝处理和生成文本、图像、视频、音频等多种模态 ¹。
  • 替代性连续目标函数： 探索扩散损失之外的其他连续生成建模技术是否适用于AR框架，例如流匹配（Flow Matching）³¹ 或其他基于常微分方程（ODE）的方法，评估它们在AR设置下的性能和效率。
  • 理论基础深化： 加强对NQ-AR模型（特别是使用扩散损失等目标函数的模型）的理论理解，包括收敛性、稳定性、样本质量界限等方面的分析，为模型设计和改进提供更坚实的理论指导 ¹⁶。

总而言之，以NOVA为代表的非量化自回归技术路线为视频生成提供了一个富有前景的新方向，它在效率、速度和灵活性方面展现出独特优势。克服其固有挑战并进一步探索其潜力，将是未来生成模型研究的重要议题。

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• 非量化自回归视频生成模型NOVA的技术路线
• 生成式AI的两条视频生成路线（文献综述）

自回归模型 vs 扩散模型 （文献综述）

1. 引言

1.1. 高保真视频生成的挑战

视频数据本身具有内在的复杂性，它不仅包含丰富的空间细节，还蕴含着动态的时间信息。视频生成任务的目标是合成一系列帧，这些帧不仅在单帧视觉上要逼真，而且在时间维度上需要保持连贯性，确保物体外观一致且运动平滑自然 [1]。近年来，随着短视频娱乐、模拟仿真、内容创作以及人工智能驱动决策等领域对可控视频合成需求的日益增长，视频生成技术受到了广泛关注 [4]。

1.2. 自回归与扩散模型成为主导范式

在生成模型中，自回归（Autoregressive, AR）模型和扩散（Diffusion）模型已成为视频生成领域的两大范式。AR模型借鉴了其在自然语言处理（NLP）领域的巨大成功，把序列预测的方式应用于视觉数据 [6]。扩散模型则作为一种默认方案，在图像生成领域取得了当前最佳（State-of-the-Art, SOTA）效果 [8]，并迅速应用于视频生成任务 [4]。这两种范式之间存在一个核心的张力：AR模型天然适合处理序列数据，而扩散模型在生成质量上表现突出，这导致它们具有各自的优势和劣势 [8]。

1.3. 报告范围与结构概述

本报告旨在对近期（2023-2025年）视频生成领域中AR模型、扩散模型以及混合模型的研究进展进行比较分析。报告将重点探讨以下关键方面：核心原理、模型架构、条件控制（特别是文本到视频）、离散与连续表示的桥接、效率与连贯性的权衡、混合模型的设计、基准测试表现、当前面临的挑战以及未来的发展趋势，并参考了Google Veo、OpenAI Sora等具体模型实例。分析将主要依据顶级会议（如CVPR, NeurIPS, ICML, ICLR）的最新论文和相关预印本 [1]。

2. 基础范式：自回归 vs. 扩散模型

2.1. 自回归 (AR) 模型

核心原理：序列预测

AR模型的基本原理是通过条件概率对数据序列进行建模[6]：

生成过程是逐元素（像素、图像块或token）进行的，每个元素的生成都以先前已生成的元素为条件。这种方法强调了内在的因果性——生成只依赖于过去，这使其天然适用于处理像视频这样的时序数据 [6]。

2.1.1. 架构选择

• • Transformer： 鉴于其在NLP领域的成功，Transformer已成为AR视觉模型的主流架构 [6]。模型通常利用因果注意力机制来确保生成过程仅依赖于过去的信息 [16]。
  • 元素化（Tokenization）的角色： 这是将序列模型应用于视觉数据的关键步骤。不同方法包括：

• • 1. 基于像素的AR： 早期的尝试直接对像素进行建模，计算成本高昂 [6]。
    2. 基于标记的AR： 目前更常见。需要一个视觉信号元素化的切分器（visual tokenizer），例如VQ-VAE 或VQGAN，将图像/帧转换为离散标记（token） [7]。然后，AR模型对token序列进行建模 [15]。
    3. 连续/非量化AR： 新兴方法如NOVA 避免了离散token化，直接在连续表示上进行自回归建模，可能减少信息损失 [20]。

VQ-VAE (Vector Quantized Variational Autoencoder) 和 VQGAN (Vector Quantized Generative Adversarial Network) 都是视觉令牌化器 (visual tokenizers) 。它们的核心作用是将连续的视觉数据（如图像或视频帧）压缩并转换成离散的元素 (discrete tokens) 序列 。这使得强大的序列模型（如自回归模型中常用的 Transformer）能够像处理文本一样处理和生成视觉内容 。它们通常包含一个编码器将图像/帧压缩到潜在空间，然后通过矢量量化 (Vector Quantization) 步骤，将潜在空间中的向量映射到码本 (codebook，类似于词典) 中最接近的条目 。之后，解码器再根据这些离散tokens重构出图像/帧。这种离散化的表示简化了后续的生成建模（例如可以使用标准的交叉熵损失进行训练），但也面临挑战，即将连续的视觉特征强制映射到有限的离散tokens集合中的“量化”过程，可能会丢失细节信息，从而影响最终生成图像或视频的质量。

新兴的非量化AR方法，如NOVA模型，旨在绕过这个离散token化步骤，直接在连续的数据表示上进行自回归建模：1.保留时间上的自回归性：NOVA像传统的AR模型一样，在时间维度上是自回归的，即逐帧预测。它根据已经生成的前一帧来预测当前帧，保持了生成过程的因果性（只依赖过去信息）。2.空间上的并行/集合预测：在生成单帧内部的空间细节时，NOVA采用了不同的策略。它不是像早期AR模型那样逐像素或逐块预测，而是引入了一种“集合预测”（set-by-set prediction）的方式，并利用了双向建模（bidirectional modeling）。这意味着在预测帧内某个区域时，模型可以同时考虑该区域周围的其他空间信息，这类似于掩码语言模型BERT或扩散模型在处理空间信息时的思路，但关键在于NOVA是在连续表示上执行此操作，没有进行离散量化 。3.避免离散令牌化：通过这种“时间上自回归，空间内双向”的混合策略，NOVA可以直接对连续的视频数据（或其连续的潜在表示）进行建模，完全避免了将视频转换为离散tokens的步骤 。

• • 元素切分器质量的瓶颈： AR模型的性能在很大程度上取决于元素器能否创建简洁、富有表现力且可重构的tokens [22]。MAGVIT-v2 [18] 声称其无查找量化（Lookup-Free Quantization, LFQ）技术通过支持更大的词汇表和更好的表示，使得语言模型（LM）能够在基准测试中超越扩散模型，这表明AR模型的局限性可能并非来自AR机制本身，而是其离散表示环节 [16]。TokenBridge [19] 也致力于结合离散建模的简便性和连续表示的强大能力。

LFQ 的底层原理。解决了传统向量量化（VQ）的痛点。

传统的VQ是这样工作的：

1. 有一个预先定义好的字典（码本），里面包含数量有限的条目（比如8000个）。每个条目本身就是一个高维向量 embedding（“嵌入向量”，好比词典的词条），代表一种典型的视觉模式。

2. 查词典（Lookup ）：为了量化特征向量，需要将它与字典中的每一个条目进行比较，找出数学上最接近的那一个 。

3. Token：最终得到的“token”不是那个复杂的字典条目本身，而只是它在字典中的索引号（例如，8000个条目中的第5231号）。

瓶颈：在字典中存储成千上万个这样的复杂嵌入向量，并在其中进行搜索（即“查找匹配”过程），计算成本非常高。这限制了字典（码本）实际能做得多大。而小字典意味着你可能不得不把看起来很不一样的图像块强制映射到同一个token上，从而丢失细节。 

LFQ的“简化表示”从根本上改变了“字典”的结构和使用方式：

1. 不再需要复杂的高维向量字典条目：LFQ完全摆脱了在其码本中存储复杂嵌入向量的需求。

2. 每个维度上的简单选择：只从一小组预定义的简单值中做出选择，可以简单到二值（+1或-1）。举例（MAGVIT-v2的二进制情况） ：假设编码器输出的连续特征向量有18个维度：[f1, f2, f3,..., f18]。对于每一个维度 fi，LFQ只做简单的判断：fi 是更接近 -1 还是 +1？“量化”后的表示不再是一个单一的索引号，它变成了跨所有维度的这些简单选择的序列。例如，它可能变成 [+1, -1, +1, +1, -1,..., +1]。 为什么这种简化很强大？ 1. 消除了查找瓶颈：计算成本高昂的查找步骤消失了。 2. 支持巨大的词汇表：如果有 d 个维度，每个维度可以取 k 个简单值（在MAGVIT-v2的例子中，k=2），那么就有 k^d 种可能的组合。对于 d=18 和 k=2 的MAGVIT-v2，这意味着有 2^18 ≈ 262,000 个可能的唯一tokens！ 这远超VQ中典型的几千个词汇量。   3. 捕捉更多细节：这个巨大的有效词汇表意味着量化过程能够以更高的保真度表示原始视觉信息。输入特征中的细微差异不太可能被压缩到同一个token中，从而保留了更多细节，并带来了更好的重建和生成质量，正如MAGVIT-v2所展示的那样 。    本质上，LFQ通过简化码本内部的表示（从复杂向量简化为每个维度上的简单选择）来消除查找过程，这反而允许了一个规模大得多、表达能力更强的整体离散tokens集合。简化的代价与补偿：二进制LFQ每维仅1bit，传统VQ（K=1024）每向量约10bit。补偿机制：- 视频帧间相似性可恢复部分信息；通过上下文模型压缩符号序列。

2.1.2. 训练与采样

• • 训练通常采用教师强制（teacher forcing）策略，即给定真实的先前元素来预测下一个真实的元素 [24]。教师强制通过始终提供真实训练数据的输入，让模型能专注于学习如何从上文预测符合真实数据的下文。
  • 采样过程是严格串行的（一次一个token/一次一帧）[15]，导致推理速度缓慢，尤其对于长序列（如视频）而言 [15]。

2.1.3. 固有优缺点

• • 优点： 由于直接以所有过去的帧为条件，时间连贯性强 [12]；擅长捕捉长程依赖关系；可能更容易受益于来自大型语言模型的缩放定律，提升空间大 [6]；生成长度灵活 [2]。
  • 缺点： 采样速度慢（自回归严格串行）[15]；长序列生成过程中可能出现误差累积（训练-推理不一致）[1]；视觉质量可能受限于离散token化 [8]；难以并行化加速。

2.1.4. 深层分析

AR视觉模型的性能提升轨迹似乎与视觉token化和表示学习的进展紧密相关。如果token化技术能够克服信息损失和效率问题（如MAGVIT-v2 [18] 和NOVA [20] 所展示的潜力），AR模型可能会变得极具竞争力，它们可以利用成熟的Transformer架构，并可能更直接地受益于LLM的缩放法则 [6]。AR模型的核心在于将连续的视觉数据转换为序列。早期的基于像素或token的方法面临局限性 [6]。MAGVIT-v2的结果 [18] 表明，改进token化步骤（LFQ，更大的词汇表）可以直接转化为性能提升，甚至在基准测试中超越扩散模型。NOVA [20] 则完全绕过了离散tokens。这表明AR核心机制本身是强大的，但其视觉接口（tokenizer）一直是主要的瓶颈。克服这个瓶颈可能会释放巨大的潜力。 此外，AR模型的串行特性虽然导致速度较慢，但为交互式应用和流式生成提供了一个自然的框架。如果上下文窗口和推理速度能够得到充分提升，这可能成为其相对于通常进行批量生成的扩散模型的一个优势 [15]。AR模型逐元素生成。像CausVid这样的模型 [15] 明确利用了这一点，通过将扩散模型改造为因果/AR形式，实现了低延迟的流式生成（例如，初始延迟后达到9.4 FPS [15]）。

2.2. 扩散模型 (DM)

核心原理：迭代去噪。扩散模型包含两个过程 [4]：

1) 前向过程：逐步向原始数据 x₀添加噪声（通常是高斯噪声），经过 t 步到达一个简单的先验分布（纯噪声）xₜ ​。

2) 反向过程：常见的形式包括DDPM（预测噪声） 和基于分数的模型（预测分数函数 ∇logp(x)。

2.2.1. 架构选择

• • U-Net： 最初的主流架构，从图像生成领域沿用而来，通常为视频任务加入时间层或时间注意力机制 [4]。
  • 扩散Transformer (DiT)： 日益流行，用Transformer取代U-Net作为骨干网络 [4]。DiT通常在潜在块（latent patch）上操作（对于视频是时空块，例如Sora [5]、Latte [36]、GenTron [33]）。DiT受益于Transformer的可扩展性和灵活性 [33]。
  • 潜在扩散模型 (LDM)： 在由自编码器（VAE）学习到的压缩潜在空间中执行扩散过程 [4]。这显著降低了计算成本，使得更高分辨率的生成成为可能 [37]。LTX-Video [38] 展示了一个高度优化的LDM，集成了VAE/Transformer的角色并实现了高压缩率（1:192 [38]）。LaMD [41] 则专门在潜在运动空间进行扩散。
  • 级联模型： 使用多个扩散模型，通常用于渐进式上采样或精炼 [4]。

2.2.2. 训练与采样

• • 训练目标通常是最小化去噪误差（预测噪声或原始数据），通过变分下界或分数匹配实现 [9]。
  • 采样需要进行多次迭代去噪步骤（几十到几千步）[9]，与单次前向传播的模型相比速度较慢 [15]。但每一步通常可以在空间维度/块上并行计算。

2.2.3. 固有优缺点

• • 优点： 生成质量和视觉保真度达到SOTA水平 [8]；对复杂数据分布更鲁棒；训练稳定性通常优于GAN [9]；每步内部可并行。
  • 缺点： 采样速度慢（迭代性质）[9]；需要大量步骤才能达到高质量；时间连贯性可能是一个挑战，尤其是在潜在空间中或由于固有的采样随机性 [4]；训练/推理计算成本高 [4]。同步扩散（所有帧使用相同噪声水平）限制了灵活性 [1]。

2.2.4. 深层分析

扩散模型内部从U-Net向Transformer（DiT）的架构转变，标志着一种趋同，即借鉴Transformer在其他领域（如NLP/AR模型）展示出的缩放特性和架构灵活性。这为跨生成范式的统一架构铺平了道路。早期扩散模型使用U-Net [4]。而近期备受瞩目的模型，如Sora [5]、Latte [36]、GenTron [33] 和 LTX-Video [38]，都明确采用了DiT架构。其理由通常是可扩展性和灵活性 [33]。这与Transformer在AR模型中的主导地位相呼应 [6]。采用共同的骨干架构有助于技术（如注意力机制、条件注入方法）的交叉借鉴，并可能利用相似的缩放研究成果。

潜在扩散模型（LDM）代表了一种关键的实践性折衷，通过牺牲一些理论上的纯粹性（直接在像素上扩散）换取了计算效率的大幅提升，从而使高分辨率视频生成变得可行。然而，这也引入了潜在的质量下降（VAE伪影、细节损失），需要采取措施进行缓解。像素空间的扩散计算成本高昂 [37]。LDM通过在压缩的潜在空间中操作来解决这个问题 [4]。像LTX-Video [38] 这样的模型通过极高的压缩率（1:192）来追求速度，但也明确指出了细节表示的挑战并提出了解决方案（VAE解码器也参与去噪）。Sora [5] 和MovieGen也使用潜在扩散。这突出表明，由LDM驱动的效率是当前大规模视频模型的关键推动因素，尽管可能存在权衡 [34]。

3. 视频生成中的条件控制

3.1. AR模型的条件控制策略

• • 文本条件： 通常通过将文本嵌入添加到视觉token序列的前缀来实现，使AR模型能通过其因果注意力机制根据文本进行生成 [8]。一些模型可能在统一的Transformer架构内集成文本编码 [8]。
  • 图像条件 (I2V)： 初始图像可以被token化并用作AR序列生成的起始前缀 [15]。CausVid因其AR设计而展示了零样本I2V能力 [15]。
  • 其他模态： AR模型的序列特性使其天然兼容token化的多种模态（语言、音频），便于进行多模态理解和生成 [8]。

3.2. 扩散模型的条件控制策略

• • 分类器引导 (Classifier Guidance)： 早期方法，使用一个独立的分类器梯度来引导采样朝向条件。训练和应用通常比较复杂。
  • 无分类器引导 (Classifier-Free Guidance, CFG)： 主流技术。同时训练有条件（例如，基于文本嵌入）和无条件（例如，空token）的扩散模型。推理时，将预测的噪声从未条件预测向有条件预测外推，由引导尺度控制 [9]。广泛应用于T2V模型 [33]。
  • 交叉注意力 (Cross-Attention)： U-Net/Transformer骨干网络中注入条件信息（例如，来自CLIP/T5的文本嵌入）到中间层的标准机制 [5]。
  • 适配器层/ControlNets： 添加到预训练模型中的轻量级模块，用于实现新的控制形式（如姿态、深度、边缘、身份），无需完全重新训练 [31]。Magic Mirror在DiT中使用适配器进行身份条件控制 [40]。
  • 输入拼接： 条件信息（例如，低分辨率视频、带噪图像）可以与输入噪声张量拼接 [34]。
  • 自适应层归一化 (AdaLN) / 调制： 在DiT中用于注入条件（时间步、类别标签、文本嵌入），通过调制归一化层参数实现 [9]。SimpleAR指出，如果只是简单地将条件相加，可能会导致干扰 [8]。

3.3. 比较分析：文本到视频 (T2V) 机制

• • AR (例如 Phenaki [17])： 通过文本token影响后续视频token的生成，经由因果注意力实现条件控制。与Transformer架构集成概念简单。严重依赖token切分器质量。
  • 扩散 (例如 Veo [50], Sora [32], Stable Diffusion Video [53])： 通常使用CFG和交叉注意力，结合强大的文本编码器（如T5或CLIP变体）。条件控制在每个去噪步骤中发生，可能允许在整个生成过程中进行更精细的控制。Veo使用文本/图像提示 [50]。Sora使用文本/图像提示，能理解复杂场景和物理（一定程度上），在潜在空间的 时空块上操作 [5]。
  • 混合 (例如 ART•V [54], LanDiff [12])： ART•V 逐帧生成（AR风格），使用以文本和先前帧为条件的扩散模型 [54]。LanDiff 使用LLM（AR）进行语义规划，然后用扩散模型生成细节 [12]。
  • 共同逻辑： 两种范式都旨在使生成的视频分布 p(video∣prompt) 与真实的条件分布对齐。两者都严重依赖强大的预训练文本编码器。

3.4. 深层分析

与标准AR模型主要基于序列前缀/注意力的条件控制相比，扩散模型提供了更多样化的条件控制工具集（CFG、交叉注意力、适配器、输入拼接、AdaLN）。这种灵活性或许解释了扩散模型目前在超越简单文本提示的可控生成任务中的领先地位。文献描述了多种专用于扩散模型的不同条件机制：CFG [9]、交叉注意力 [5]、适配器/ControlNets [31]、输入拼接 [34] 和AdaLN调制 [9]。对于AR模型，讨论的主要机制是通过序列输入（文本前缀、图像前缀）和因果注意力进行条件控制 [8]。虽然有效，但这似乎不如扩散模型的工具集多样化，后者允许在不同的架构点和生成阶段注入控制。这表明扩散架构可能天生更适应多样化的控制信号。

混合模型的兴起，特别是那些明确区分语义/结构生成（通常类似AR）与细节/纹理合成（通常类似Diffusion）的模型，表明人们逐渐认识到不同的生成范式在视频生成过程的不同抽象层次上各有优势。LanDiff [12] 明确使用LLM（AR）处理高级语义token，并使用扩散模型处理低级细节。ARCON [28] 交替生成语义和RGB token。这种分工利用了AR在序列化、高级规划方面的优势，以及扩散在像素级细节和质量方面的优势，承认了每种范式单独用于完成整个任务时的局限性。

4. 桥接离散与连续表示

4.1. 离散扩散方法 (D3PM, Masked/Absorbing Diffusion)

• • 概念： 将扩散框架应用于离散数据（如token），通过定义一个破坏token的前向过程（例如，替换为特殊的token或基于矩阵进行转换）和一个预测原始token的反向过程 [55]。
  • D3PM (离散去噪扩散概率模型)： 使用转移矩阵 Qt​ 的离散扩散通用框架 [57]。可以使用均匀转移、类高斯核或吸收状态 [58]。
  • Masked/Absorbing Diffusion： D3PM的一种特定且成功类型，其中token转换为特殊的吸收状态[55]。学习过程涉及根据掩码序列预测原始token [55]。其优点包括非序列生成的潜力以及更容易实现填充（inpainting）[55]。近期工作简化了训练目标（加权交叉熵损失）[55]。RADD [60] 提出了重参数化以提高效率。
  • 在视觉/视频中的应用： 虽然主要在文本领域探索 [55]，但掩码扩散正被应用于图像（像素级建模 [55]）和多模态设置（UniDisc [56]）。其在视频token生成中的具体应用在文献中记载较少，但代表了AR视频token建模的一种潜在替代方案。MaskGIT [22] 和 MAGVIT [22] 使用掩码语言模型（MLM）处理VQtoken，这在概念上与掩码扩散的迭代细化过程相似。

4.2. 连续潜在空间建模 (扩散模型中的VAE/DiT)

如第2.2节所述，标准（高斯）扩散模型天然在连续空间中操作。LDM使用VAE将视频映射到连续潜在空间，并在该空间进行扩散 [4]。DiT在连续的潜在块上操作 [4]。

4.3. 概念联系与混合形式

• • 弥合差距： 用户查询指出，在特定条件下，离散扩散可以类似于AR采样。TokenBridge [19] 明确尝试结合两者的优点，通过对连续VAE特征进行训练后量化，为更简单的AR模型创建离散token。
  • AR-Diffusion： 这种混合模型 [1] 将扩散原理（破坏/去噪）应用于来自AR-VAE的连续潜在特征，但使用了受AR启发的异步噪声计划（非递减时间步）和因果注意力。这直接融合了连续扩散机制和AR的结构约束。
  • Masked模型 (MLM vs. Diffusion)： 像BERT/MAGVIT这样的掩码语言模型 [18] 和掩码扩散 [55] 共享预测序列掩码部分的概念，主要区别在于扩散模型的迭代细化过程与MLM推理中可能更少的步骤。两者都提供了替代从左到右AR生成的方案。

4.4. 深层分析

对视觉/多模态任务探索离散扩散 [55]，直接挑战了连续扩散天生优于处理感知数据的观点。这方面的成功可能为模型开辟一条道路，使其既能受益于扩散模型灵活的生成过程（例如，修复、迭代细化），又能操作于大型Transformer架构可能偏好的离散token上。标准扩散使用高斯噪声 [4]。离散扩散（D3PM/Masked）是专门为离散数据设计的 [55]。虽然AR模型传统上使用离散token [7]，但离散扩散提供了一种不同的方式来建模这些token，可能避免AR的误差累积和串行瓶颈 [55]。UniDisc [56] 展示了一个统一的离散扩散模型用于文本和图像，表明除了AR之外，基于token的多模态生成是可行的。

像TokenBridge [19] 这样的方法以及AR-Diffusion [1] 的结构发展表明，存在一种将表示学习（连续VAE/特征）与生成建模过程（可以是离散AR或受约束的扩散）解耦的趋势。这种模块化可以允许利用强大的连续表示，同时使用更简单或更结构化的生成过程。TokenBridge [19] 明确地将连续VAE训练与用于AR建模的后置量化分开。AR-Diffusion [1] 首先使用AR-VAE获取连续潜变量，然后对这些潜变量应用受约束的扩散过程。这种分离与端到端的离散 tokenizer（如VQ-VAE 7）或端到端的连续扩散 [33] 形成对比。这种模块化表明了一种设计原则，即将连续表示学习的优势与不同生成框架（AR、离散扩散、受约束的连续扩散）所期望的属性（简单性、结构性、可控性）相结合。

5. 效率与时间连贯性的进展

5.1. 加速自回归生成

• • 并行解码： 像DiagD [25] 这样的技术提出了对角线解码路径，以实现帧内和跨帧的部分并行token生成，相比标准的顺序解码实现了显著的加速（高达10倍）[25]。
  • 非量化模型： NOVA [20] 声称通过避免矢量量化并在连续空间中使用时间逐帧+空间逐集预测，实现了高效率和速度。其推理时间仅需12秒，而现有扩散模型需要50多秒 [20]。
  • 混合/改造扩散： CausVid [15] 将扩散模型改造为AR生成，利用蒸馏（DMD）和KV缓存实现快速（9.4 FPS）流式生成 [15]。AR-Diffusion [1] 使用专门的调度器（FoPP, AD）并追求灵活性，在某些设置下可能由于扩散集成而比纯AR更快 [63]。
  • 长上下文建模效率： FAR [21] 使用长短期上下文（高分辨率短窗口，低分辨率长窗口）和多级KV缓存来管理长视频的计算成本（注意力的二次复杂度 [26]）[67]。
  • 推理引擎： 使用优化的推理库（如vLLM）和技术（如推测采样）可以加速AR推理 [8]。

5.2. 加速扩散采样

• • 潜在扩散 (LDM)： 如前所述（2.2, 4.2），在潜在空间操作显著降低了计算成本并加速了生成 [4]。LTX-Video [38] 通过高度优化的LDM实现了比实时更快的生成（在H100上2秒生成5秒视频）[38]。VGDFR [37] 提出了动态潜在帧率，可在LDM中无需重新训练即可进一步提速（高达3倍）[37]。
  • 一致性模型/蒸馏 (Consistency Models / Distillation)：

• • 1. 概念： 训练模型（一致性模型）或蒸馏大型模型（一致性蒸馏）以在极少的步骤（通常1-4步）内完成去噪，而不是数百/数千步 [69]。
    2. 视频应用： CausVid使用DMD将50步模型蒸馏为4步 [15]。潜在一致性模型（LCM）正被应用于/改造用于视频 [69]。诸如运动一致性模型 [70]、T2V-Turbo [70]、DOLLAR [70]、SnapGen-V [70]、AnimateLCM [70] 等技术旨在实现少步/快速视频生成。ManiCM将一致性蒸馏应用于机器人操纵（动作生成）[69]。

• • 改进的求解器/采样器： DDIM [61] 提供了早期的非马尔可夫采样。其他先进的ODE/SDE求解器或专门的采样技术可以减少步骤数 [10]。RADD [60] 通过缓存加速离散扩散采样。

5.3. 增强扩散模型的时间连贯性

• • 架构修改： 在U-Net或Transformer骨干网络中集成时间注意力/层有助于建模时间依赖性 [3]。DiT中的完全时空注意力（例如，Sora [5]、LTX-Video [38]）旨在捕捉复杂的时空相关性。
  • 光流/传播技术： 使用光流引导生成或传播潜在特征可以强制一致性 [34]。Upscale-A-Video使用光流引导的潜在传播 [34]。
  • 训练策略： 联合图像-视频训练可以提高帧质量并可能增强连贯性 [3]。在更长的序列上训练或使用特定的上下文机制。
  • 免训练增强： Enhance-A-Video [31] 在推理时修改时间注意力分布（使用跨帧强度CFI和温度缩放）来提升预训练DiT模型的连贯性，无需重新训练 [31]。
  • 自回归条件控制： 使用扩散模型逐块自回归生成视频，将每个新块的生成条件设置为前一个块的最后一帧（或几帧）[4]。挑战包括效率 [77] 和维持超出条件窗口的长期一致性 [14]。FIFO-Diffusion [74] 提出了对角线去噪以实现无限生成。StreamingT2V [75] 在AR扩散中使用CAM/APM模块来保证一致性。ViD-GPT [78] 使用因果注意力和帧提示（frame prompting）实现GPT风格的AR扩散。Ca2-VDM [77] 使用因果生成和缓存共享实现高效的AR扩散。
  • 世界模型/潜在状态： Owl-1 [14] 提出使用代表“世界”的潜在状态变量为迭代视频生成提供长期连贯的条件，旨在克服仅依赖最后一帧条件的局限性 [14]。
  • 一致性机制： Consistent Self-Attention [44] 旨在以零样本方式增强T2I模型生成帧之间的一致性，并可扩展到视频。运动一致性损失 [80] 用于免训练引导。

5.4. 深层分析

效率提升方面存在着平行的竞争：AR模型专注于并行化固有的串行过程（例如DiagD [25]），而扩散模型则专注于大幅减少迭代次数（例如一致性模型 [70]）。两者都在借鉴对方的思路（AR使用类似扩散的目标函数 [21]，扩散使用AR结构 [15]）。AR的瓶颈在于串行解码 [15]。像DiagD [25] 这样的解决方案通过并行化直接解决这个问题。扩散模型的瓶颈在于步骤数量 [15]。像一致性模型 [70] 这样的解决方案通过减少步骤解决这个问题。CausVid [15] 展示了这种借鉴：将扩散模型改造为AR并且使用一致性蒸馏。FAR [21] 则展示了AR借鉴类似扩散的目标函数。这表明，为了克服各自范式的主要效率瓶颈，研究人员正在积极、并行地努力，并常常采用对方的结构或目标函数思想。

实现长期时间连贯性，尤其是在自回归扩散方法中，研究重点正从简单的最后一帧条件控制转向更复杂的状态管理或上下文机制（例如，Owl-1的潜在世界状态 [14]，FAR的长短期上下文 [67]，ViD-GPT的帧提示 [78]）。这反映出模型需要维持对场景的持久理解，超越直接的历史信息。简单的基于最后几帧的AR条件控制被指出会导致长期不一致 [14]。像Owl-1 [14] 这样的模型明确提出用潜在状态来提供持久的上下文。FAR [67] 设计了特定的长/短期上下文窗口。ViD-GPT [78] 使用所有先前的帧作为提示。这些方法超越了短视的条件控制，表明维持对视频状态更丰富、更长期的表示对于扩展生成中的连贯性至关重要。

6. 混合模型：融合AR与扩散的优势

6.1. 明确结合AR和扩散的架构

• • AR-Diffusion [1]： 结合了AR-VAE（用于潜在表示）和异步扩散（使用非递减时间步和因果注意力）。旨在实现灵活性、可变长度，并减少AR的训练-推理差距 [1]。（注意：[63]也描述了一个用于文本的AR-Diffusion）。
  • LanDiff [12]： 两阶段模型。首先使用LLM（AR）生成紧凑的语义token（低比特、高级信息），然后一个以这些token为条件的扩散模型添加感知细节。灵感来自人类创作流程（先有故事情节，再填充细节）。
  • ARCON [28]： 训练一个AR Transformer交替预测语义token和RGB token，利用语义token 指导长期结构。
  • ARDHOI [24]： 提出用于人-物交互生成。使用AR结构（基于Mamba），但融入了扩散原理，可能通过一个能将HOI序列token化并感知交互的VAE实现，旨在利用AR的序列监督优势，同时可能受益于扩散对分布的处理能力 [24]。
  • HART [28]： 使用扩散模型恢复AR模型token化丢失的细节 [28]。
  • Transfusion [7]： 使用共享的Transformer同时进行离散token（类AR）预测和连续token（类扩散）处理 [7]。
  • DiTAR [81]： 使用AR语言模型预测特征，然后由一个局域化的扩散Transformer（LocDiT）头处理这些特征 [81]。

6.2. 隐式整合与思想交叉

• • 带有AR上下文/结构的扩散模型：

• • 1. CausVid [15]： 将双向扩散Transformer改造为因果/自回归形式，以实现高效的流式生成。
    2. 自回归VDM（通用）： 许多VDM使用基于AR块的生成方式来生成长视频，将扩散步骤的条件设为先前输出 [4]。FIFO-Diffusion [74]、StreamingT2V [75]、ViD-GPT [78]、Ca2-VDM [77] 改进了这种用于扩散的AR结构。
    3. ART•V [54]： 逐帧自回归生成，每一步使用一个扩散模型。

• • 带有扩散目标/组件的AR模型：

• • 1. FAR [21]： 在AR框架内使用逐帧流匹配目标（概念上与扩散相关），操作于连续帧上。
    2. NOVA [20]： 一个AR模型，在每帧内部使用双向建模（类似于扩散的非因果处理）进行空间预测。

6.3. 混合化的理由与潜在益处

• • 结合优势： 利用AR的时间连贯性和序列建模能力，结合扩散模型的生成质量和鲁棒性 [1]。
  • 弥补劣势： 使用扩散模型减轻AR的误差累积或视觉质量限制 [1]；使用AR结构改善扩散模型在长序列上的连贯性、速度或可控性 [15]。
  • 效率： 混合方法可能提供更好的权衡，例如，AR用于高效的高级规划，扩散用于可并行化的细节生成 [12]。

6.4. 深层分析

混合模型的多样性（AR-Diffusion, LanDiff, CausVid, FAR 等）表明，并没有一种“最佳”方式来结合AR和扩散。最优的混合策略似乎高度依赖于要解决的具体问题（例如，速度、连贯性、质量、控制）。AR-Diffusion [1] 解决训练-推理不匹配和灵活性问题。LanDiff [12] 解决语义控制与细节的问题。CausVid [15] 解决延迟/交互性问题。FAR [21] 解决长上下文建模问题。每种方法都根据其目标采用了不同的AR/扩散原理组合。这种多样性表明，未来可能会出现针对特定任务的专门化混合架构，而不是一刀切的解决方案。

混合模型的趋势表明，“AR”和“Diffusion”模型之间的界限可能会变得模糊，从而产生统一的生成框架，融合序列预测和迭代细化的元素。像Transfusion [7] 这样的模型使用共享组件。FAR [21] 在AR结构中使用类似扩散的目标函数。CausVid [15] 使扩散模型表现出自回归行为。离散扩散 [55] 提供了非AR的序列生成方式。这种核心机制的融合指向了未来的模型可能不再严格属于任一类别，而是在一个单一、可能更强大的框架内利用两者的技术。

7. 基准测试与性能格局

7.1. 关键评估指标与数据集

• • 指标：

• • 1. 帧质量： FID (Fréchet Inception Distance), IS (Inception Score) - 主要用于图像质量，适用于视频帧 [18]。
    2. 时间连贯性/质量： FVD (Fréchet Video Distance) - 比较时空特征的常用指标 [2]。CLIP Score (衡量文本-视频对齐度) [75]。用户研究/人类评估 - 通常被认为是黄金标准，但成本高昂 [18]。关注动态性的指标 (DEVIL) [84]。

• • 数据集： UCF101 [2], Kinetics (K400/K600) [18], ImageNet (用于T2I组件/基线) [18], SkyTimelapse [36], FaceForensics [2], Taichi-HD [36], MSR-VTT [78], Something-Something V2 (SSV2) [83], Epic Kitchens (EK-100) [83]。像Sora、Veo等模型使用大型专有数据集。LaVie引入了Vimeo25M数据集 [3]。

7.2. 标准化基准测试

• • VBench / VBench-Long / VBench-2.0 [14]： 旨在跨多个维度（视觉质量、时间一致性、文本对齐等）进行全面评估 [42]。VBench-Long专门针对长视频生成 [14]。VBench-2.0 使用专门指标关注“内在忠实度”（视频与提示细节的匹配程度）[82]。它揭示了性能差距，尤其是在动作忠实度方面 [82]。
  • EvalCrafter [71]： 综合评估工具包，使用17个客观指标和主观用户意见，涵盖视觉、内容和运动质量 [85]。提供排行榜和数据集（ECTV）[85]。
  • 其他基准： GenEval [6], DEVIL (关注动态性) [84]。

7.3. [表] 领先模型比较分析

下表总结了近期部分代表性视频生成模型的关键信息和性能指标，以便进行比较。

7.4. 深层分析

尽管FID和FVD等客观指标被广泛使用，但人们越来越认识到它们在捕捉人类对质量、连贯性，尤其是复杂提示忠实度的感知方面存在局限性。这推动了更全面基准（VBench, EvalCrafter）的发展，并强调了人类评估的必要性。VBench-2.0 [82] 的创建正是因为现有指标无法捕捉“内在忠实度”。DEVIL [84] 关注“动态性”，认为现有指标忽略了这一点。EvalCrafter [85] 结合了客观指标和主观用户意见。MAGVIT-v2 [18] 在压缩质量评估中包含了人类评估。这些共同努力表明，研究界对纯粹基于自动化的低级指标感到不满，并正在推动采用更能反映用户关心的视频生成细微方面的评估方法。 直接比较SOTA模型（尤其是像Sora、Veo这样的商业模型）通常很困难，原因包括缺乏公开的技术细节、非标准化的评估以及使用专有数据集。开放的基准和模型对于推动可复现的进展至关重要。虽然像Sora [52] 和Veo [50] 这样的模型展示了令人印象深刻的结果，但技术报告通常有限 [32]，直接比较依赖于像VBench [42] 或EvalCrafter [85] 这样的基准，这些基准评估可用的模型/API。许多论文强调开源模型和代码发布 [14]，这突显了社区对透明度和可复现性的需求，以便正确地衡量进展。

8. 关键挑战与未来研究方向

8.1. 扩展至长时视频生成

• • 挑战： 随着视频长度增加，维持时间一致性、避免内容停滞/漂移以及管理计算成本（内存、时间）变得困难 [3]。注意力的二次复杂度是一个主要障碍 [26]。
  • 方向： 高效AR技术（例如，FAR的长短期上下文 [67]、Ca2-VDM的缓存 [77]、ViD-GPT [78]），改进的潜在表示（例如，更高压缩率的VAE [38]），世界模型/持久状态（Owl-1 [14]），分层/分治方法 [4]，架构创新（例如，线性注意力、稀疏注意力）。

8.2. 增强可控性、忠实度和可编辑性

• • 挑战： 确保生成的视频准确反映复杂提示（特别是动作、交互、数量、关系）[82]；实现用户对对象、背景、风格、运动和摄像机的细粒度控制；开发直观的视频编辑能力 [4]。当前模型在忠实度方面存在困难 [82]。
  • 方向： 改进条件控制机制 [9]，在更多样化/标注的数据上训练，融入物理推理 [4]，开发更好的忠实度评估指标 [82]，探索交互式生成 [15]，研究解耦表示，专门的编辑模型 [4]。

8.3. 提高训练和推理效率

• • 挑战： 大型视频模型的高计算成本和长训练时间；缓慢的推理速度限制了实时应用 [4]。
  • 方向： 持续发展LDM [37]，更快的扩散采样方法（一致性模型 [69]，更好的求解器），AR的并行/高效解码 [8]，模型蒸馏/量化，硬件加速，优化的推理引擎 [8]。

8.4. 迈向世界模型与物理真实感

• • 挑战： 从模式生成转向能够理解和模拟物理交互、物体恒存性、因果关系和长期后果的模型 [4]。Sora在这方面显示出潜力，但也存在失败案例 [52]。
  • 方向： 集成物理引擎或约束，在强调交互的数据上训练，开发具备长程推理能力的架构（例如，Owl-1 [14]，FAR [67]），将视频模型用于强化学习/机器人技术 [4]，关注物理一致性的基准测试 [82]。

8.5. 统一多模态模型

• • 挑战： 构建能够无缝理解和生成多种模态（文本、图像、视频、音频）的大一统模型 [7]。需要联合表示和架构。
  • 方向： 扩展具有统一token化的AR模型 [7]，探索统一的离散扩散（UniDisc [56]），开发跨模态注意力机制，在大型多模态数据集上联合/对齐训练。

8.6. 理论理解与缩放定律

• • 挑战： 对扩散模型为何效果如此之好（尤其是条件扩散模型）的理论理解有限 [10]；为视频生成建立可靠的缩放定律（预测增加数据/计算量后的性能），类似于LLM [6]。
  • 方向： 扩散过程的理论分析（采样、分布学习）[10]，对AR和扩散视频模型缩放特性的实证研究 [6]，理解数据质量与数量的作用。

8.7. 伦理考量

• • 挑战： 针对深度伪造、虚假信息，从数据中学习到的偏见，确保安全和负责任的部署 [4]。
  • 方向： 开发强大的检测方法（例如，SynthID水印 [51]），数据集管理和偏见缓解策略，实施安全过滤器和政策 [50]，持续研究社会影响。

8.8. 深层分析

许多关键挑战（长视频、可控性、世界模型）相互关联，并指向对具有更好结构化理解和长程推理能力的模型的需求，超越纯粹的统计模式匹配。生成长期连贯的视频需要理解场景持久性和因果关系 [76]。可控性需要深入理解提示语义 [82]。世界模型明确要求对物理和交互进行推理 [28]。这些挑战可能需要模型在如何表示和推理时间、空间、物体和动作方面的根本性进步，这表明与更广泛的人工智能在推理和规划方面的研究趋于一致。

未来可能涉及模型的多样化，大型基础模型提供通用能力，而更小、更专业的模型（可能通过蒸馏或适应，如一致性模型 [70] 或适配器 [40]）则针对特定任务进行定制（例如，实时交互、高保真长篇叙事、特定的编辑功能）。训练和运行像Sora或Veo这样的大型模型的计算成本 [32] 对许多应用来说是 prohibitive 的。像一致性蒸馏 [15] 和适配器 [40] 这样的技术明确旨在从大型模型创建更快、更专业的模型。多样化的应用需求（交互式 vs. 离线，短 vs. 长，创意 vs. 模拟）也表明，单一的庞大模型不太可能对所有事情都是最优的，这有利于形成一个分层的模型生态系统。

9. 结论

9.1. AR vs. 扩散的演变与融合回顾

视频生成领域见证了自回归（AR）和扩散（Diffusion）两大范式的并行发展与日益融合。最初，AR模型凭借其处理序列数据的天然优势，在保证时间连贯性方面表现突出，但受限于采样速度和潜在的误差累积。扩散模型则以其卓越的生成质量和对复杂分布的建模能力屹立不倒，但在采样效率和长时一致性方面面临挑战。近期的研究趋势显示，两者之间的界限逐渐模糊：共享的Transformer架构成为主流，混合模型不断涌现，并且双方在目标函数、结构设计等方面相互借鉴。核心的权衡——速度、质量与连贯性——仍然存在，但通过潜在空间操作、一致性蒸馏、高效解码策略以及更智能的上下文管理机制，研究人员正在不断突破这些限制。

9.2. 当前技术能力与局限性总结

当前最先进的视频生成模型（包括AR、扩散及混合模型）已经能够生成高分辨率（例如1080p）、视觉逼真且在短时（秒级到数十秒）内保持较好连贯性的视频片段。文本到视频的条件控制能力显著增强，能够理解日益复杂的场景描述，如Google Veo [50] 和 OpenAI Sora [32] 所展示的。采样速度通过LDM [38] 和一致性模型 [15] 等技术得到大幅提升，甚至实现了接近或超过实时的生成 [38]。然而，主要局限性依然存在：生成真正意义上的长时（分钟级或更长）且全局一致的视频仍然极具挑战性 [86]；对复杂动态交互、物理规律和精确指令的忠实度有待提高 [82]；细粒度的编辑和控制能力仍不完善；训练和部署大规模模型的计算成本依然高企 [11]。

9.3. 视频生成研究的未来轨迹

视频生成研究正处在一个快速发展的阶段，AR和扩散范式，特别是它们的混合形式，将在未来一段时间内继续扮演重要角色。未来的突破可能依赖于以下几个方面：更强大的表示学习方法，能够更有效地捕捉和解耦视频的时空结构与语义信息；长程推理能力的提升，使模型能够进行规划并维持跨越更长时间尺度的状态和一致性，这可能需要借鉴世界模型 [76] 和更通用的AI推理技术；以及可能出现的超越当前AR/扩散框架的新生成建模范式。随着模型能力的增强，对可解释性、可控性、效率和伦理问题的关注也将持续升温。视频生成技术的潜力巨大，但也伴随着确保其负责任发展的重大责任。

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