关掉大模型,AI还能继续“思考”吗?我们把判断从LLM里拆了出来

简介: 大语言模型很会理解和表达,但“语言生成”是否等于“判断”?我们尝试把状态、关系、演化与裁决从LLM中拆出来,构建一套确定性结构计算底座。最新实验中,即使关闭LLM,人物与世界仍可继续演化,最后再由模型解释结果。本文分享这套“结构裁决在前、语言渲染在后”的AI架构,以及它在Agent、NPC、数字人、AI陪伴和机器人中的应用可能。

大语言模型已经很强了。
但最近我们做了一个有点反常的实验。
我们先造了几个人物,把他们放进一个持续运行的虚拟世界。
然后——
把大语言模型关掉。
没有 LLM 继续生成剧情,没有模型替人物“扮演”下一步。
但这个世界并没有停。
人物的状态仍然继续变化;事件仍然产生影响;人与人的关系仍然变化;长期冲击甚至会改变人物原来的性格基线。我们可以让这个系统独立向前推演几十天、几百天,最后再把语言模型接回来,让它解释这段时间已经发生的结构结果。
也就是说:大模型停止说话了,但底层世界还在继续计算。
这件事背后其实对应着一个我们研究了很久的问题:
AI的“判断”,一定要和它的“语言生成”发生在同一个模型里吗?
我们的答案是:不一定。
于是我们做了一件和大多数AI应用不太一样的事:
把“判断”从LLM里拆出来。传统 LLM 应用
image.png
在这套架构里,模型可以换,语言可以变,但已经形成的底层状态和判断不会被LLM反写。
我们现在越来越确定,自己真正想做的不是另一个AI应用。
PowerPony也好,人物分析也好,弦网剧场也好,本质上都只是同一套底层能力的不同出口。
它们共同依赖的是:
结构、状态、关系、事件、时间、判断和演化。
所以我们接下来想做的事情很简单:
把这一层标准化,让其他开发者直接调用。
你的AI已经会听、会说、会调用工具。
我们希望给它再补上一套可以持续存在的判断系统。
这就是我们现在正在建设的星城算法基础设施。

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