因果推理能力 (Causal Reasoning)

定义

因果推理能力是指 AI 理解事件之间因果关系的能力。这是世界模型区别于大语言模型（LLM）的关键能力。

与 LLM 的区别

• LLM：基于统计相关性进行预测，知道"杯子摔在地上通常会碎"是因为看过大量相关文本。
• 世界模型：基于因果推理进行预测，知道"杯子摔在地上会碎"是因为理解了重力与硬度的物理法则。

重要性

因果推理能力使 AI 能够：

• 进行逻辑规划和多步博弈。
• 在未见过的场景中做出合理决策。
• 理解物理世界的运作规律。

实现方式

通过 JEPA 架构，世界模型在抽象表示空间构建内部模拟器，使 AI 能够在采取行动前评估各种行动可能导致的结果，从而获得因果推理能力。