王慧文：世界模型应该长什么样？
藏在AI圈里，很少有人敢把世界模型的核心逻辑说透。干了大半年、把坑踩遍的技术老炮，今天索性掏点实底。
我自己带团队扎进世界模型赛道快一年了，一开始也跟着行业主流用VLA方案做，折腾到现在效果不上不下，卡在半中间，别提多憋屈。
干了这么多年技术，我一直认一个理：技术公司的创始人、技术负责人，不一定非要亲手抠每一行代码的细节，但对技术趋势，必须有足够敏锐的嗅觉。
什么是真能落地的好技术，什么是看起来热闹、实则走不通的伪需求，方向一旦判断错了，后面所有努力基本全白费。
说句实在的，从去年到今年，我们团队几乎把全部资源都砸在了世界模型方向，中间踩了无数坑，走了好多弯路。
现在整个AI圈都在吹VLA模型，所有人都喊着要把世界模型和VLA做深度整合。我们真金白银砸进去试了大半年，才发现这套方案天生就带着硬伤。
VI模型本身的能力边界就很受限，再加上整个链路是完全串联的，前面任何一个小环节出点小问题，传到最终执行端，效果直接大打折扣，容错率低到根本没法用在工业场景里。
现在产业界各种花里胡哨的世界模型架构满天飞，各家都吹得神乎其神。我自己试了一圈之后敢说，所有花活都是虚的，最核心的评判标准永远只有一个：有没有足够强的表达能力。
别再死抱着串联模块的老思路不放了，模块拆得七零八落、各自为政，最后整合的时候能兼容才怪，平白无故多了无数没必要的损耗。
真正的破局方向，反而是往极简走：把整个模型结构做得更简单、更统一，全力强化它的表达能力和编码能力。
最终要实现的终极形态，就是把视频、图片、语言、语音所有不同模态的信息，全部统一编码到同一个潜空间里，做完推理之后再按需解码出来使用——这才是世界模型本该有的样子。

做AI大模型相关的同行，你们最近在世界模型这块踩过最离谱的坑是什么？