在日常生活中，将一个杯子从桌子的左侧推到右侧是件非常自然的事情。然而，如果将这个过程细致分析，就会发现“未来”并非是凭空生成的：首先，手臂会移动，接着与杯子的接触发生，杯子才因此开始滑动，随后运动改变了物体的位置和空间关系，最终展现出我们所看到的下一刻的画面。

对于世界模型而言，这个问题同样存在。目前一些模型可以直接从“当前画面”生成“未来画面”，但如果模型内部处理的运动、接触和几何变化被隐含起来，就很难判断它们是否真正理解了世界的变化，还是仅凭训练数据“推测”出一个看似合理的未来。

最近，Aether AI 发布了其首个因果世界模型 CausalWM（拥有16B参数）。该模型的一个关键特点在于，它将原本隐藏在内部的动态过程显性化，并引入了一种新的技术理念，即因果思维链。 球友会