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Thursday, December 18, 2025

The Next Frontier in AI: Why World Models Could Rival LLMs in Importance

World models will be as important as LLM's. Next big market and General Intuition has the best data set for this... https://t.co/3TBonrTd0b
— Vinod Khosla (@vkhosla) December 18, 2025

The Next Frontier in AI: Why World Models Could Rival LLMs in Importance

On December 18, 2025, Vinod Khosla—one of Silicon Valley’s most influential venture capitalists—posted a deceptively simple sentence on X:

“World models will be as important as LLMs. Next big market and General Intuition has the best data set for this.”

Coming from the man who backed OpenAI early and has consistently anticipated major platform shifts, the statement landed like a flare shot into the AI night sky. It signaled something profound: the age of language-first artificial intelligence may be giving way to something deeper, more physical, and far more consequential.

If large language models (LLMs) taught machines how to talk, world models aim to teach them how to understand reality itself.

The Age of LLMs: A Brief Reckoning

Since roughly 2022, LLMs have dominated the AI conversation. Models like GPT-4, Claude, and Grok transformed how humans interact with machines—turning natural language into a universal interface for software, creativity, and reasoning.

LLMs became:

Customer support agents
Code-writing copilots
Tutors, translators, marketers, and analysts

They excelled because language is compressed human knowledge. Train a model on enough text, and it begins to reason, infer, and generalize. The result was an explosion of productivity—and a multi-billion-dollar industry almost overnight.

But LLMs have a fundamental limitation: they live in symbols, not in space and time.

An LLM can describe how to drive a car, assemble a robot, or perform surgery—but it cannot simulate the act. It lacks intuition about gravity, momentum, friction, or causality. It knows the words for the world, not the world itself.

This is the ceiling world models aim to break through.

What Are World Models, Really?

At their core, world models are AI systems that learn how environments behave over time.

Instead of predicting the next word in a sentence, they predict the next state of the world.

They ingest:

Video
Images
Sensor data
Action–reaction sequences

And they learn the underlying dynamics—how objects move, collide, deform, disappear, or transform when actions are taken.

If LLMs are encyclopedias that talk, world models are internal physics engines.

Think of them as a simulator running inside an AI’s mind:

If I do this, what happens next?
If that object falls, where does it land?
If the environment changes, how should I adapt?

This idea draws from reinforcement learning, cognitive science, and neuroscience. Humans constantly run world models subconsciously—we imagine outcomes before acting. World models attempt to give machines the same ability.

Why World Models Matter More Than You Think

World models unlock embodied intelligence—AI that doesn’t just respond, but acts.

This has sweeping implications:

1. Robotics and Manufacturing

Robots trained with world models can rehearse millions of scenarios before ever touching a factory floor. Assembly lines become simulations first, reality second.

2. Autonomous Vehicles

Instead of reacting frame by frame, cars can simulate traffic futures—anticipating accidents before they occur.

3. Healthcare and Drug Discovery

World models can simulate molecular interactions, disease progression, or treatment outcomes—compressing years of lab work into days.

4. Science and Climate

From weather systems to particle physics, world models allow researchers to explore “what-if” universes at scale.

5. Gaming and Entertainment

Infinite, adaptive worlds where NPCs behave less like scripts and more like sentient actors.

In short, LLMs made AI conversational; world models make it situational.

From Words to Worlds: The Shift to Multimodal Intelligence

We’ve already seen early signs of this transition.

Google’s Dreamer showed how world models enable agents to learn efficiently with limited data.
OpenAI’s Sora demonstrated video generation that respects physical consistency—objects persist, gravity holds, time flows.
Diffusion-based and transformer-based world models now allow AI to generalize from sparse experiences.

These systems don’t memorize scenes—they infer laws.

That’s the leap from parroting reality to understanding it.

General Intuition: Why Khosla Is Betting Big

Khosla’s tweet wasn’t abstract. It pointed directly to General Intuition, a startup he describes as his biggest bet since LLMs.

Founded in 2025 as a public-benefit corporation and based in New York and Geneva, General Intuition raised $134 million in seed funding—one of the largest seed rounds in AI history.

What makes it special isn’t just talent or architecture.

It’s data.

The Medal Data Moat

General Intuition has access to trillions of video interactions from Medal, the world’s largest gaming clip platform.

Games are not trivial environments. They are:

High-dimensional
Physics-rich
Adversarial
Temporally complex

In other words, they are perfect training grounds for intelligence.

A game demands:

Spatial reasoning
Anticipation
Strategy
Improvisation under uncertainty

Exactly the skills required in the real world.

As one researcher put it: games are flight simulators for intelligence itself.

Inside General Intuition’s Stack

The company is building across three layers:

World Models: Systems like GAIA-2 for video generation and Δ-IRIS for efficient environment tokenization.
Agents: AI entities capable of planning, adapting, and reasoning within simulated worlds.
Video Understanding: Extracting transferable knowledge from gameplay into real-world domains.

Early demos show agents mastering generated shooter games at professional levels—learning purely from interaction, not instruction.

By late 2025, the company was reportedly raising additional capital at a valuation exceeding $2 billion.

To Khosla, this isn’t a niche play. It’s infrastructure.

World Models vs. LLMs: Rivalry or Convergence?

The real insight isn’t that world models will replace LLMs.

It’s that the future belongs to systems that combine both.

LLMs provide abstraction, planning, and language.
World models provide intuition, simulation, and grounding.

Together, they form something closer to general intelligence.

Language becomes the interface.
World models become the reality engine.

Risks, Challenges, and Ethical Questions

This future is not without friction.

Compute costs remain immense.
Data ownership becomes thorny when training on user-generated content.
Simulation bias can lead to flawed real-world decisions.
Ethical concerns arise when simulated outcomes influence medical, legal, or military actions.

As simulations grow more convincing, the line between prediction and prescription blurs.

World models must be governed as carefully as they are built.

The Bigger Picture: Why This Shift Is Inevitable

LLMs taught machines to speak our language.

World models will teach them to live in our world.

If the last AI revolution turned text into intelligence, the next one will turn experience into intuition.

Vinod Khosla’s message is ultimately a warning and an invitation:
The center of gravity in AI is moving—from words to worlds.

Those who understand that shift early won’t just build better models.
They’ll build the operating system for reality itself.

And that may prove even more transformative than language.

एआई की अगली सीमा: क्यों “वर्ल्ड मॉडल्स” एलएलएम जितने ही महत्वपूर्ण हो सकते हैं

18 दिसंबर 2025 को सिलिकॉन वैली के सबसे प्रभावशाली वेंचर कैपिटलिस्ट्स में से एक, विनोद खोसला ने X (पूर्व में ट्विटर) पर एक deceptively सरल वाक्य लिखा:

“वर्ल्ड मॉडल्स एलएलएम जितने ही महत्वपूर्ण होंगे। यह अगला बड़ा बाज़ार है और इस क्षेत्र में General Intuition के पास सबसे बेहतरीन डेटा सेट है।”

यह बात ऐसे व्यक्ति से आई थी जिसने OpenAI जैसी कंपनियों में शुरुआती निवेश किया और बार-बार तकनीकी प्लेटफ़ॉर्म शिफ्ट्स को समय से पहले पहचाना। इसलिए यह वाक्य केवल एक राय नहीं था—यह भविष्य की ओर छोड़ा गया एक संकेत था।

इसका अर्थ स्पष्ट था:
भाषा-केंद्रित एआई का युग अब एक नए चरण में प्रवेश कर रहा है—ऐसे एआई की ओर, जो केवल बोलता नहीं, बल्कि वास्तविकता को समझता है।

अगर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) ने मशीनों को बोलना सिखाया, तो वर्ल्ड मॉडल्स उन्हें दुनिया को समझना सिखाने वाले हैं।

एलएलएम का युग: एक संक्षिप्त समीक्षा

लगभग 2022 के बाद से, एलएलएम ने एआई की दुनिया पर राज किया है। GPT-4, Claude और Grok जैसे मॉडलों ने इंसान-मशीन संवाद को पूरी तरह बदल दिया—प्राकृतिक भाषा को सॉफ़्टवेयर, रचनात्मकता और विश्लेषण का सार्वभौमिक इंटरफ़ेस बना दिया।

एलएलएम बन गए:

कस्टमर सपोर्ट एजेंट
कोड लिखने वाले सहायक
शिक्षक, अनुवादक, मार्केटर और विश्लेषक

उनकी ताकत का कारण था भाषा स्वयं। भाषा मानव ज्ञान का संकुचित रूप है। जब किसी मॉडल को पर्याप्त टेक्स्ट पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो वह तर्क करना, अनुमान लगाना और सामान्यीकरण करना सीख लेता है।

लेकिन एलएलएम की एक मौलिक सीमा है:

वे प्रतीकों की दुनिया में रहते हैं—स्थान और समय की दुनिया में नहीं।

एक एलएलएम रोबोट बनाने की विधि समझा सकता है, गाड़ी चलाने का सिद्धांत बता सकता है, या सर्जरी का विवरण दे सकता है—लेकिन वह इन क्रियाओं का अनुकरण नहीं कर सकता। उसे गुरुत्वाकर्षण, घर्षण, जड़ता या कारण-परिणाम की वास्तविक समझ नहीं होती।

यहीं पर वर्ल्ड मॉडल्स प्रवेश करते हैं।

वर्ल्ड मॉडल्स वास्तव में क्या हैं?

अपने मूल में, वर्ल्ड मॉडल्स ऐसे एआई सिस्टम हैं जो यह सीखते हैं कि कोई वातावरण समय के साथ कैसे बदलता है।

जहाँ एलएलएम अगले शब्द की भविष्यवाणी करते हैं,
वहाँ वर्ल्ड मॉडल्स अगले दुनियाई हालात की भविष्यवाणी करते हैं।

वे इनपुट के रूप में लेते हैं:

वीडियो
चित्र
सेंसर डेटा
क्रिया-प्रतिक्रिया की श्रृंखलाएँ

और फिर सीखते हैं कि:

वस्तुएँ कैसे चलती हैं
टकराव में क्या होता है
चीज़ें कैसे गिरती, टूटती या बदलती हैं

अगर एलएलएम बोलने वाली किताबें हैं,
तो वर्ल्ड मॉडल्स एआई के दिमाग के भीतर चलने वाले भौतिकी इंजन हैं।

इसे ऐसे समझिए—यह एआई के भीतर चलने वाला एक सिम्युलेटर है:

अगर मैं यह करूँ, तो आगे क्या होगा?
अगर यह वस्तु गिरे, तो कहाँ जाएगी?
अगर माहौल बदल जाए, तो मुझे कैसे ढलना चाहिए?

इंसान यह सब अवचेतन रूप से करता है। हम कोई कदम उठाने से पहले संभावित परिणामों की कल्पना करते हैं। वर्ल्ड मॉडल्स मशीनों को यही क्षमता देने का प्रयास हैं।

वर्ल्ड मॉडल्स इतने महत्वपूर्ण क्यों हैं?

वर्ल्ड मॉडल्स Embodied Intelligence को संभव बनाते हैं—ऐसा एआई जो केवल प्रतिक्रिया नहीं देता, बल्कि क्रिया करता है।

इसके प्रभाव दूरगामी हैं:

1. रोबोटिक्स और मैन्युफैक्चरिंग

रोबोट लाखों सिम्युलेटेड परिदृश्यों में अभ्यास कर सकते हैं, बिना असली फैक्ट्री को छुए। पहले सिमुलेशन, फिर वास्तविकता।

2. स्वचालित वाहन (Autonomous Vehicles)

कारें केवल रिएक्ट नहीं करेंगी—वे भविष्य के ट्रैफ़िक हालात का अनुमान लगाएंगी।

3. हेल्थकेयर और दवा खोज

मॉलिक्यूलर इंटरैक्शन, रोग की प्रगति और इलाज के परिणामों का सिमुलेशन—जो वर्षों की रिसर्च को दिनों में बदल सकता है।

4. विज्ञान और जलवायु

मौसम, जलवायु और भौतिक प्रणालियों के “क्या हो अगर” परिदृश्य।

5. गेमिंग और मनोरंजन

अनंत, जीवंत दुनिया जहाँ पात्र स्क्रिप्ट नहीं, बल्कि समझ से काम करते हैं।

संक्षेप में:
एलएलएम ने एआई को संवादात्मक बनाया।
वर्ल्ड मॉडल्स उसे परिस्थितिजन्य बनाएंगे।

शब्दों से दुनिया तक: मल्टीमॉडल एआई की ओर संक्रमण

इस बदलाव के शुरुआती संकेत पहले ही दिख चुके हैं:

Google का Dreamer
OpenAI का Sora, जो भौतिक रूप से सुसंगत वीडियो बनाता है
डिफ्यूज़न और ट्रांसफ़ॉर्मर-आधारित वर्ल्ड मॉडल्स

ये सिस्टम दृश्य याद नहीं करते—
वे नियम सीखते हैं।

यही असली छलांग है।

General Intuition: क्यों खोसला यहाँ बड़ा दांव लगा रहे हैं

खोसला का बयान केवल सैद्धांतिक नहीं था। उन्होंने सीधे General Intuition का नाम लिया।

2025 में स्थापित यह कंपनी न्यूयॉर्क और जिनेवा में आधारित है और इसे $134 मिलियन का सीड फ़ंडिंग मिला—एआई इतिहास की सबसे बड़ी सीड राउंड्स में से एक।

लेकिन असली अंतर तकनीक से नहीं, डेटा से आता है।

Medal डेटा का अभेद्य किला

General Intuition के पास Medal, दुनिया के सबसे बड़े गेमिंग क्लिप प्लेटफ़ॉर्म, से ट्रिलियन्स वीडियो इंटरैक्शन का एक्सेस है।

गेम्स साधारण नहीं होते:

वे उच्च-आयामी होते हैं
भौतिकी से भरपूर
प्रतिस्पर्धी
समय-संवेदनशील

यानी—इंटेलिजेंस ट्रेनिंग के लिए आदर्श प्रयोगशाला।

जैसा कि एक शोधकर्ता ने कहा:
“गेम्स, बुद्धिमत्ता के लिए फ़्लाइट सिम्युलेटर हैं।”

General Intuition क्या बना रहा है?

कंपनी तीन स्तरों पर काम कर रही है:

World Models: GAIA-2 जैसे वीडियो जनरेशन सिस्टम
Agents: ऐसे एआई जो जटिल दुनिया में योजना और अनुकूलन कर सकें
Video Understanding: गेमप्ले से सीखी गई समझ को वास्तविक दुनिया में ट्रांसफ़र करना

प्रारंभिक डेमो में इनके एजेंट्स प्रो-लेवल गेमप्ले दिखा चुके हैं—बिना किसी स्पष्ट निर्देश के।

2025 के अंत तक, कंपनी का मूल्यांकन $2 बिलियन से ऊपर पहुँचने की खबरें थीं।

खोसला के लिए, यह केवल एक स्टार्टअप नहीं—
यह भविष्य की आधारभूत संरचना है।

वर्ल्ड मॉडल्स बनाम एलएलएम: टकराव या एकीकरण?

असली बात यह नहीं कि वर्ल्ड मॉडल्स एलएलएम को बदल देंगे।

असली बात यह है कि भविष्य उन प्रणालियों का है जो दोनों को जोड़ेंगी।

एलएलएम: भाषा, योजना और अमूर्तन
वर्ल्ड मॉडल्स: भौतिक समझ और सिमुलेशन

भाषा इंटरफ़ेस बनेगी।
वर्ल्ड मॉडल्स वास्तविकता का इंजन।

जोखिम और नैतिक प्रश्न

चुनौतियाँ भी कम नहीं हैं:

भारी कंप्यूट लागत
डेटा गोपनीयता
सिमुलेशन पूर्वाग्रह
चिकित्सा और नीति निर्णयों पर प्रभाव

जैसे-जैसे सिमुलेशन वास्तविक लगने लगेंगे,
पूर्वानुमान और आदेश के बीच की रेखा धुंधली होगी।

बड़ी तस्वीर: यह बदलाव अपरिहार्य क्यों है

एलएलएम ने मशीनों को हमारी भाषा सिखाई।

वर्ल्ड मॉडल्स उन्हें हमारी दुनिया में जीना सिखाएँगे।

अगर पिछली एआई क्रांति ने शब्दों को बुद्धिमत्ता में बदला,
तो अगली क्रांति अनुभव को अंतर्ज्ञान में बदलेगी।

विनोद खोसला का संदेश चेतावनी भी है और निमंत्रण भी।

एआई का गुरुत्वाकर्षण केंद्र अब बदल रहा है—
शब्दों से दुनिया की ओर।

जो इसे जल्दी समझेंगे,
वे केवल बेहतर मॉडल नहीं बनाएँगे।

वे वास्तविकता का ऑपरेटिंग सिस्टम बनाएँगे।

और शायद, यही भाषा से भी बड़ा बदलाव होगा।

From Trial and Error to Imagination: Reinforcement Learning, World Models, and the Future of Intelligent AI

Artificial intelligence did not begin with language models. Long before machines learned to write essays or generate code, researchers were trying to answer a deeper question:

How can a machine learn to act intelligently in the world?

The answer to that question gave rise to Reinforcement Learning (RL)—and, more recently, to its powerful evolution: reinforcement learning powered by world models. Together, they are reshaping how AI learns, plans, and ultimately behaves in complex, real-world environments.

What Is Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning is a branch of machine learning focused on decision-making over time. Instead of learning from labeled examples, an RL system learns by interacting with an environment, observing the consequences of its actions, and improving through feedback.

At its core, RL is learning by experience—much like how animals or humans learn to walk, drive, or play a game.

The Core Components of Reinforcement Learning

Every RL system is built around a simple but powerful loop:

Agent
The learner or decision-maker (for example, a robot, a game-playing AI, or a trading algorithm).
Environment
The external world the agent interacts with, which responds to actions.
State (s)
A snapshot of the current situation (such as a game board position or sensor readings).
Action (a)
A choice the agent can make (move left, accelerate, buy a stock).
Reward (r)
Immediate feedback from the environment—positive for success, negative for failure.
Policy (π)
The agent’s strategy: a mapping from states to actions.
Value Function (V or Q)
An estimate of how good a state or action is in terms of long-term reward.

The agent starts out naïve, often acting randomly. Over time, it refines its behavior using algorithms such as Q-learning, policy gradients, or actor–critic methods, balancing:

Exploration (trying new actions)
Exploitation (using what already works)

Classic successes of RL include AlphaGo, robotic locomotion, and game-playing agents—but these systems came with a major limitation.

The Fundamental Limitation of Classical Reinforcement Learning

Traditional RL is expensive, slow, and often unsafe.

Robots wear out when trained by trial and error
Self-driving cars cannot “experiment” freely in traffic
Real-world environments offer limited opportunities for exploration
Learning from raw sensory data (like video) is extremely sample-inefficient

In short, brute-force experience doesn’t scale.

To move forward, AI needed something humans already have:

Imagination.

What Are World Models?

World models are AI systems that learn how an environment works internally—not just what actions yield rewards, but how the world evolves over time.

If reinforcement learning answers “What should I do?”,
world models answer “What will happen if I do it?”

The Intuition Behind World Models

A world model is like a mental simulator inside the agent’s mind.

Humans constantly run such simulations:

If I step here, will I slip?
If I turn now, will I miss the exit?
If I say this, how might they react?

World models give AI the same ability.

How World Models Work

Technically, world models:

Compress high-dimensional observations (images, video, sensor data) into a latent representation
Learn the environment’s dynamics:
Predict future states, rewards, and sometimes uncertainty
Generate hypothetical futures without real-world interaction

They are often built using:

Variational autoencoders (VAEs)
Transformers
Recurrent neural networks
Diffusion-based video models

Modern examples include video-prediction systems like Sora, learned physics simulators, and environment models trained from gameplay or sensor streams.

In essence, world models turn experience into foresight.

Reinforcement Learning Inside World Models: The Big Leap

When reinforcement learning is combined with world models, the result is model-based reinforcement learning—a paradigm shift in how AI learns.

Instead of learning only from real-world experience, the agent learns by practicing inside its own imagination.

Step-by-Step: How RL Works with World Models

1. Learning the World Model

The agent first collects real interaction data:

State
Action
Next state
Reward

A neural network is trained to predict what comes next. Over time, it learns the rules of the environment.

2. Planning in Simulation

Once the world model exists, the agent can:

Simulate multiple future action sequences (rollouts)
Evaluate outcomes using techniques like:
- Model Predictive Control (MPC)
- Monte Carlo Tree Search (MCTS)

This is decision-making by foresight rather than reflex.

3. Training From Imaginary Experience

The agent generates synthetic data inside the model and uses it to update its policy and value functions—dramatically reducing the need for real-world trials.

4. Reality Check and Iteration

The agent alternates between:

Real-world data collection
Model refinement
Simulated training

To avoid being misled by model errors, techniques like uncertainty estimation and ensemble models are used.

Why World-Model-Based RL Is So Powerful

1. Sample Efficiency

A robot can “practice” millions of times without physical wear and tear.

2. Safety

Dangerous or costly actions are tested in simulation first.

3. Generalization

World models allow agents to imagine variations and adapt to new situations.

4. Scalability

High-dimensional inputs like raw pixels become manageable through learned representations.

5. Long-Horizon Planning

Agents can plan far into the future—essential for navigation, strategy, and real-world autonomy.

6. Emergent Intelligence

Agents begin to exhibit behaviors that look like reasoning, anticipation, and creativity.

The downside?
World models are computationally expensive, and inaccurate models can introduce bias. A flawed imagination leads to flawed decisions.

Real-World Systems That Use These Ideas

Dreamer (Google DeepMind)

An agent learns a world model from image sequences and trains policies almost entirely in imagination—achieving top-tier performance with minimal real interaction.

MuZero (DeepMind)

Learns game rules from scratch and plans using an internal model, mastering Go, chess, and Atari without explicit knowledge of the environment.

Robotics and Autonomous Driving

Companies like Tesla and OpenAI use learned simulations to train navigation and manipulation policies.

Gaming and Synthetic Worlds

Startups such as General Intuition use massive gameplay datasets to train world models that enable agents to master complex, dynamic environments.

Beyond Games

Drug discovery (molecular simulation)
Climate modeling
Finance and trading agents
Supply chain optimization

Anywhere decisions unfold over time, world-model-based RL applies.

From Brute Force to Intelligence

Traditional reinforcement learning is like learning by touching a hot stove repeatedly.

Reinforcement learning with world models is like learning by thinking first.

This shift—from reaction to prediction, from trial to imagination—is one of the most important transitions in modern AI.

It is how machines move from:

Acting → Planning
Reacting → Anticipating
Optimizing → Understanding

As AI systems increasingly operate in the real world, imagination will matter as much as experience.

World models don’t just make reinforcement learning faster.
They make it smarter.

And that may be the key to truly autonomous intelligence.

ट्रायल-एंड-एरर से कल्पना तक: रिइन्फोर्समेंट लर्निंग, वर्ल्ड मॉडल्स और बुद्धिमान एआई का भविष्य

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की शुरुआत भाषा मॉडल्स से नहीं हुई थी। मशीनों के निबंध लिखने या कोड जनरेट करने से बहुत पहले, शोधकर्ता एक कहीं गहरे प्रश्न से जूझ रहे थे:

कोई मशीन वास्तविक दुनिया में बुद्धिमानी से कार्य करना कैसे सीख सकती है?

इसी प्रश्न से जन्म हुआ Reinforcement Learning (RL) का—और हाल के वर्षों में उसके सबसे शक्तिशाली विकास का: वर्ल्ड मॉडल्स से संचालित रिइन्फोर्समेंट लर्निंग। मिलकर, ये दोनों यह बदल रहे हैं कि एआई कैसे सीखता है, कैसे योजना बनाता है, और अंततः कैसे व्यवहार करता है।

रिइन्फोर्समेंट लर्निंग क्या है?

रिइन्फोर्समेंट लर्निंग मशीन लर्निंग की वह शाखा है जो समय के साथ निर्णय लेने पर केंद्रित होती है। इसमें न तो लेबल्ड डेटा होता है और न ही केवल पैटर्न खोजे जाते हैं। इसके बजाय, एआई एक पर्यावरण से संवाद करके, अपने कार्यों के परिणाम देखता है और फीडबैक के आधार पर बेहतर बनता जाता है।

अपने मूल में, RL अनुभव से सीखना है—बिल्कुल वैसे ही जैसे इंसान या जानवर चलना, गाड़ी चलाना या खेलना सीखते हैं।

रिइन्फोर्समेंट लर्निंग के मुख्य घटक

हर RL सिस्टम एक सरल लेकिन शक्तिशाली चक्र पर आधारित होता है:

एजेंट (Agent)
सीखने वाला या निर्णय लेने वाला तंत्र (जैसे रोबोट, गेम-प्लेइंग एआई, या ट्रेडिंग एल्गोरिदम)
पर्यावरण (Environment)
वह दुनिया जिसके साथ एजेंट संपर्क करता है और जो उसके कार्यों पर प्रतिक्रिया देती है
स्टेट (State, s)
वर्तमान स्थिति का प्रतिनिधित्व (जैसे गेम बोर्ड की स्थिति या सेंसर डेटा)
एक्शन (Action, a)
वे विकल्प जो एजेंट चुन सकता है (जैसे बाएँ मुड़ना, गति बढ़ाना, शेयर खरीदना)
रिवॉर्ड (Reward, r)
पर्यावरण से मिला तात्कालिक फीडबैक—अच्छे परिणाम पर सकारात्मक, बुरे पर नकारात्मक
पॉलिसी (Policy, π)
एजेंट की रणनीति: कौन-सी स्थिति में कौन-सा कार्य करना है
वैल्यू फ़ंक्शन (Value Function, V या Q)
किसी स्थिति या क्रिया की दीर्घकालिक उपयोगिता का अनुमान

शुरुआत में एजेंट अक्सर यादृच्छिक क्रियाएँ करता है। समय के साथ, Q-Learning, Policy Gradients, या Actor-Critic जैसे एल्गोरिदम की मदद से वह सुधार करता है और दो चीज़ों के बीच संतुलन बनाता है:

अन्वेषण (Exploration) – नई चीज़ें आज़माना
दोहन (Exploitation) – जो काम करता है, उसी का उपयोग करना

AlphaGo, रोबोटिक मूवमेंट और गेम-प्लेइंग एजेंट्स जैसी सफलताएँ RL से ही आईं—लेकिन इसकी एक बड़ी सीमा थी।

पारंपरिक रिइन्फोर्समेंट लर्निंग की मूल सीमा

क्लासिक RL धीमा, महँगा और कभी-कभी खतरनाक होता है।

रोबोट लगातार ट्रायल-एंड-एरर में टूट-फूट का शिकार होते हैं
सेल्फ-ड्राइविंग कारें असली ट्रैफ़िक में प्रयोग नहीं कर सकतीं
वास्तविक दुनिया सीमित अन्वेषण की अनुमति देती है
वीडियो जैसे कच्चे डेटा से सीखना बहुत अल्प-प्रभावी होता है

संक्षेप में, केवल अनुभव पर आधारित सीखना स्केल नहीं करता।

आगे बढ़ने के लिए, एआई को वही चाहिए था जो इंसानों के पास पहले से है:

कल्पना।

वर्ल्ड मॉडल्स क्या हैं?

वर्ल्ड मॉडल्स ऐसे एआई सिस्टम हैं जो यह सीखते हैं कि दुनिया अंदर से कैसे काम करती है—केवल यह नहीं कि कौन-सी क्रिया पर इनाम मिलता है, बल्कि यह कि समय के साथ परिस्थितियाँ कैसे बदलती हैं।

अगर RL पूछता है “मुझे क्या करना चाहिए?”,
तो वर्ल्ड मॉडल पूछता है “अगर मैं ऐसा करूँ, तो क्या होगा?”

वर्ल्ड मॉडल्स की मूल अवधारणा

वर्ल्ड मॉडल एक तरह का मानसिक सिम्युलेटर है।

इंसान लगातार ऐसे सिम्युलेशन चलाते हैं:

अगर यहाँ कदम रखा, तो फिसलूँगा क्या?
अगर अभी मोड़ा, तो रास्ता छूटेगा क्या?
अगर यह कहा, तो सामने वाला कैसे प्रतिक्रिया देगा?

वर्ल्ड मॉडल्स एआई को यही क्षमता देते हैं।

वर्ल्ड मॉडल्स कैसे काम करते हैं?

तकनीकी रूप से, वर्ल्ड मॉडल्स:

उच्च-आयामी इनपुट (चित्र, वीडियो, सेंसर डेटा) को कॉम्पैक्ट लैटेंट स्पेस में संकुचित करते हैं
पर्यावरण की गतिशीलता सीखते हैं:
भविष्य की अवस्थाओं, रिवॉर्ड्स और अनिश्चितताओं की भविष्यवाणी करते हैं
वास्तविक दुनिया में जाए बिना काल्पनिक भविष्य उत्पन्न करते हैं

ये आमतौर पर बनाए जाते हैं:

Variational Autoencoders (VAE)
Transformers
Recurrent Neural Networks
Diffusion-based वीडियो मॉडल्स

संक्षेप में, वर्ल्ड मॉडल्स अनुभव को पूर्वदृष्टि में बदल देते हैं।

वर्ल्ड मॉडल्स के भीतर रिइन्फोर्समेंट लर्निंग: बड़ी छलांग

जब RL को वर्ल्ड मॉडल्स के साथ जोड़ा जाता है, तो बनता है Model-Based Reinforcement Learning—जो एआई सीखने के तरीके में मौलिक परिवर्तन लाता है।

अब एजेंट केवल वास्तविक अनुभव से नहीं, बल्कि अपनी कल्पना में अभ्यास करके भी सीखता है।

चरण-दर-चरण प्रक्रिया

1. वर्ल्ड मॉडल सीखना

एजेंट वास्तविक दुनिया से डेटा इकट्ठा करता है:

स्टेट
एक्शन
अगली स्टेट
रिवॉर्ड

फिर एक न्यूरल नेटवर्क पर्यावरण के नियम सीखता है।

2. सिम्युलेशन में योजना बनाना

अब एजेंट:

कई संभावित भविष्य का सिम्युलेशन करता है
Model Predictive Control (MPC) या Monte Carlo Tree Search (MCTS) से सर्वश्रेष्ठ निर्णय चुनता है

3. काल्पनिक अनुभव से प्रशिक्षण

एजेंट सिम्युलेटेड डेटा से अपनी पॉलिसी और वैल्यू फ़ंक्शन को अपडेट करता है—जिससे वास्तविक ट्रायल्स की ज़रूरत बहुत कम हो जाती है।

4. वास्तविकता से समायोजन

मॉडल की गलतियों से बचने के लिए अनिश्चितता आकलन और एन्सेम्बल तकनीकों का उपयोग किया जाता है।

वर्ल्ड-मॉडल-आधारित RL इतना शक्तिशाली क्यों है?

1. सैंपल एफिशिएंसी

रोबोट बिना टूट-फूट के लाखों बार अभ्यास कर सकते हैं।

2. सुरक्षा

खतरनाक निर्णय पहले सिम्युलेशन में परखे जाते हैं।

3. सामान्यीकरण

एजेंट नई परिस्थितियों के लिए खुद को ढाल सकते हैं।

4. स्केलेबिलिटी

कच्चे पिक्सेल जैसे इनपुट भी प्रबंधनीय हो जाते हैं।

5. दीर्घकालिक योजना

नेविगेशन और रणनीति के लिए अनिवार्य।

6. उभरती हुई बुद्धिमत्ता

एजेंट तर्क, पूर्वानुमान और रचनात्मकता जैसे व्यवहार दिखाने लगते हैं।

कमज़ोरी?
गलत मॉडल = गलत निर्णय। और यह कंप्यूटेशनली महँगा भी है।

वास्तविक दुनिया के उदाहरण

Dreamer (Google DeepMind) – कल्पना में सीखकर कम डेटा में उत्कृष्ट प्रदर्शन
MuZero (DeepMind) – बिना नियम जाने शतरंज और गो में महारत
रोबोटिक्स और सेल्फ-ड्राइविंग – Tesla और OpenAI द्वारा उपयोग
गेमिंग – General Intuition जैसे स्टार्टअप्स
अन्य क्षेत्र – दवा खोज, जलवायु मॉडलिंग, वित्त, सप्लाई चेन

ट्रायल-एंड-एरर से बुद्धिमत्ता तक

पारंपरिक RL गर्म चूल्हे को बार-बार छूने जैसा है।

वर्ल्ड मॉडल्स के साथ RL
पहले सोचने, फिर करने जैसा है।

यही बदलाव—प्रतिक्रिया से पूर्वानुमान की ओर—आधुनिक एआई की सबसे बड़ी छलांग है।

वर्ल्ड मॉडल्स RL को केवल तेज़ नहीं बनाते।
वे उसे स्मार्ट बनाते हैं।

और शायद, यही सच्ची स्वायत्त बुद्धिमत्ता की कुंजी है।

The Next Frontier in AI: Why World Models Could Rival LLMs in Importance https://t.co/9aEqs6w80F
— Paramendra Kumar Bhagat (@paramendra) December 18, 2025

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Thursday, December 18, 2025