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- 世界模型与大型语言模型不同，它从观测中学习动态，并通过模拟结果预测物理世界中的行为。
- 关键人物如杨立昆、德米斯·哈萨比斯、山姆·奥特曼、李飞飞和黄仁勋，正在通过不同方法推进世界模型，尽管定义各有不同。
- 当前人工智能在地球科学中的应用（例如火灾检测、天气预报、洪水预测）已有所改进，但在处理飓风和碳循环等复杂系统时仍存在困难。
- 由于未解决的物理问题和稀疏的观测，地球系统被分块建模，留下理解耦合动力学的关键空白。
- 世界模型可以通过从联合地球系统数据中学习动态，同时施加物理约束，来解决科学瓶颈，改进对混沌系统的预测。
- 像AlphaFold和GraphCast这样的例子在物理规律部分已知的领域有效，但开放系统（如海平面、碳循环）仍然具有挑战性。
- 世界模型为决策提供更严格、更诚实的不确定性范围，但由于缺乏数据，无法预测前所未有的状态转变。
- 企业投资推动发展，但公益应用（如气候预测）需要非商业支持和机构数据共享。
- 世界模型的未来取决于优先考虑哪些数据和问题，并有潜力应对人类最艰难的科学挑战。