英偉達Jim Fan：「世界建模」是新一代預訓練範式
世界建模的定義與核心理念
Jim Fan指出，「世界建模」是一種新的預訓練範式，其核心是從預測下一個詞，轉向預測下一個世界狀態。在這一範式下，模型需要在給定動作條件下，學習世界將如何合理地演化。
當前AI預訓練範式的演進路徑
目前以大語言模型（LLM）為代表的AI模型主要基於「對下一詞的預測」，這是第一代預訓練範式。儘管取得了巨大成功，但在將其應用於物理世界時，出現了明顯的侷限性。
2026年將成為大世界模型元年
Jim Fan認為，2026年將成為大世界模型（Large World Model）的元年。他指出，Helix、GR00T N1及π0等模型已在2025年推出，而更貼合視頻世界模型預訓練目標的技術方案，將在2026年迎來下一代大型模型的表現。
世界建模的應用場景與挑戰
世界建模旨在解決「物理圖靈測試」（Physical Turing Test）這一AI的終極挑戰。Jim Fan強調，該範式將推動AI在真實物理世界中的行為模擬與決策能力，視頻生成模型是其中的一種實例化體現。
相關技術發展與團隊投入
英偉達已組建30人團隊，專注於世界建模研究。Jim Fan表示，他正全身心投入一個單一使命：為機器人解決「物理圖靈測試」，並認為這一方向是AI的下一個關鍵突破點。