提前备伞好过淋雨才想起伞

李飞飞把大模型最大的病灶摆上了台面。一句话概括，它们统计文字，没在理解世界，病在这。 论证从语言的出身开始。文字是人造的信号，不是世界本身。宇宙由实打实的物体、物理定律和三维空间拼成。天穹上没有印字，万物也不按 token 的节拍走。拿二手符号逼近一手世界，中间隔着抹不平的膜。 现实的短板摆在日常里。今天的模型，话说得越来越像人。可空间那点事一直含糊，远近、朝向、占多大，全拎不清。也预测不了杯子一松手就掉下去。它没在理解物理，是在猜下一个词。这两件事听着像，差着十万八千里，远得很。 她给的判词很重，缺了空间智能的 AI，只是黑暗里的文字匠。会对话跟摸得着现实隔着关卡，进不去就是进不去。这话等于给纯语言路线画了天花板。天花板之上是 WorldModel 那套建模，还没攻下来。 我的看法是这番话，和她押注的方向是一枚硬币的两面。喊了几年的空间智能，正是在补语言缺的那半边。先让机器知道东西会掉、会挡、有体积，其他能力才有地基。这批评与其说泼冷水，不如说给自己的赛道立了牌子。 做应用的，拿这把尺子量量自己的场景。碰实体、碰空间、碰因果的活，纯聊天的迟早露怯。留一手应对，别到用时才发现。提前备伞好过淋雨才想起伞，这话朴素，管用。