文章主要讨论了图形计算在构建世界模型中的应用及其潜力，涵盖了通过模拟来产生丰富多样的数据以增强模型的训练、理解并运用模拟环境下的数据进行策略学习和训练增强模型的预测和决策能力等方面。以下是对该文章的主要内容的提炼和概括：

一、图形计算与模拟系统

1. 图形计算的核心目标是模拟真实世界，构建仿真环境来生成海量数据。这种仿真环境不仅可以模拟静态场景，还可以模拟动态场景，如物体的交互和运动。
2. 通过模拟系统，可以生成丰富多样的数据，这些数据具有标签和功能，可以有效增强大模型的训练。例如，使用ShapeNet等三维数据集通过渲染生成包含姿态信息的图像数据，用于训练卷积神经网络（CNN）。这种方法的优点在于能够弥补现实世界数据标注不足的问题。

二、模拟在强化学习中的应用

1. 模拟环境为人工智能提供训练环境，通过深度强化学习算法学习背后的策略，有效获得预测能力。这在多个领域如数字人和机器人的运动控制、无人车行为控制等取得了显著成效。
2. 结合仿真环境和深度强化学习技术，可以成功模拟复杂的动作策略，如滑滑板、使用筷子等。模拟的精确性对于学习的效果至关重要，越精确的模拟能够产生更接近真实世界的数据。

三、仿真技术的挑战与未来发展

1. 现有仿真技术往往局限于刚体模拟，难以支持多物理场（multiphysics）场景的仿真。为了更贴近现实场景，必须超越刚体模拟的范畴，探索软体、流体等多物理场的仿真技术。
2. 可微分模拟的重要性日益凸显。通过引入可微分性，可以实现精细化的梯度回传机制，构建起监督学习的闭环系统，优化策略学习过程。可微模拟领域的研究尚不充分，面临着诸多挑战和困难。
3. 未来发展的方向包括提升仿真技术的保真度和性能、扩展应用领域以及解决收敛速度和扩展性问题等。结合真实数据和模拟环境进行训练也是未来研究的重要方向之一。

四、总结与展望

1. 图形仿真在世界模型训练中扮演着重要角色，通过生成丰富多样的数据和环境为人工智能提供训练资源。从数据生成到强化学习应用，再到未来的挑战与未来发展，图形仿真技术不断提升并拓展其在人工智能领域的应用能力。
2. 随着技术的不断发展，期待图形仿真技术在多物理现象模拟、交互体验提升以及可微分表达等方面取得更多突破。同时，也面临着计算资源、非平滑特性的处理以及收敛速度等挑战。这些挑战也为未来的研究提供了广阔的空间和机遇。

文章对图形计算在构建世界模型中的应用进行了全面的探讨，展示了其在数据生成、强化学习、挑战与未来发展等方面的潜力。
随着技术的不断进步，期待图形仿真技术在人工智能领域发挥更大的作用。

标签： 北大、 计算机、 大模型、 陈宝权、 图形学、 从图形计算到世界模型、

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