每经编辑｜陈瑜瑾    

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当代码遇见“世(shi)界模型”：AI的下一场革命已悄然(ran)来(lai)临！

想象一下(xia)，如果AI不再仅(jin)仅(jin)是执(zhi)行指令的(de)工具，而是(shi)能够(gou)像人(ren)类(lei)一样，理解代(dai)码(ma)背(bei)后的逻辑(ji)、意图(tu)，甚至(zhi)预测(ce)代码(ma)的(de)运(yun)行(xing)结(jie)果，那将是(shi)怎样一(yi)番(fan)景象(xiang)？最近(jin)，Facebook的母公司MetaAI团队，在人工智(zhi)能领(ling)域投下(xia)了(le)一(yi)颗(ke)重(zhong)磅炸弹(dan)——他们开源(yuan)了首(shou)个“代码世(shi)界模(mo)型”（CodeWorldModel）。

这(zhe)可(ke)不是一(yi)个(ge)简(jian)单的(de)代码(ma)生成(cheng)器(qi)，也不是(shi)一(yi)个普(pu)通(tong)的代(dai)码补(bu)全工具，它是一(yi)项旨(zhi)在让(rang)AI拥有(you)“代码思维”的开(kai)创性(xing)研究(jiu)，有(you)望彻(che)底改变(bian)我们(men)与代码(ma)互动的方(fang)式，甚至(zhi)重新定义(yi)AI的能力边(bian)界(jie)。

“世界模(mo)型”：AI理解(jie)世界的(de)全(quan)新视角

要理(li)解“代码世(shi)界(jie)模(mo)型”的重(zhong)要性(xing)，我(wo)们首先(xian)需要明(ming)白(bai)“世(shi)界模型”这(zhe)个概(gai)念(nian)。在AI领域(yu)，“世界(jie)模型(xing)”指的(de)是(shi)一(yi)种能够(gou)学习并(bing)模拟(ni)现(xian)实(shi)世界(jie)动(dong)态的模型(xing)。简(jian)而(er)言之，它就像是AI在脑(nao)海(hai)里构建(jian)的(de)一个(ge)“模拟(ni)器”，能(neng)够预(yu)测在特(te)定(ding)条件(jian)下(xia)，事(shi)物会如何(he)发展。打个(ge)比方(fang)，一个(ge)会玩(wan)象棋(qi)的AI，如果拥(yong)有(you)一(yi)个世界模型，它(ta)就(jiu)能在(zai)脑海里(li)预演多(duo)步(bu)棋(qi)局(ju)，评估每(mei)一步的(de)可能(neng)性和后果(guo)，从(cong)而(er)做出(chu)更优(you)的决(jue)策。

此前，在(zai)游戏(xi)AI、机(ji)器人控(kong)制等(deng)领域，“世界(jie)模型”已(yi)经展现(xian)出了(le)巨(ju)大(da)的潜(qian)力。例(li)如，AlphaGo背后(hou)的(de)DeepMind团队就(jiu)曾利用(yong)“世(shi)界模型”来(lai)提(ti)升棋类游(you)戏的(de)表(biao)现(xian)。将(jiang)“世界模(mo)型”的(de)概(gai)念(nian)引入代(dai)码领(ling)域，这在(zai)过去被(bei)认为是(shi)一项极(ji)其(qi)艰巨(ju)的挑(tiao)战(zhan)。毕竟，代码的世(shi)界(jie)是抽(chou)象的、逻(luo)辑(ji)化的(de)，其运(yun)行过程(cheng)涉(she)及复(fu)杂(za)的(de)语法(fa)、语义以及(ji)微(wei)妙(miao)的依赖关(guan)系(xi)，与(yu)现实(shi)世(shi)界的物(wu)理(li)规律截(jie)然(ran)不(bu)同。

LeCun团队(dui)的破局(ju)：从“理(li)解(jie)”到(dao)“预测(ce)”代码(ma)

YannLeCun，这位图(tu)灵奖得(de)主，也是MetaAI的首席AI科(ke)学家(jia)，一(yi)直(zhi)在探(tan)索能够(gou)让AI具(ju)备(bei)更深层(ceng)理解能(neng)力的方法(fa)。他提(ti)出的“世(shi)界模型(xing)”理(li)论，正是希(xi)望(wang)AI能(neng)够通(tong)过内部(bu)模拟(ni)来学(xue)习世(shi)界，而不(bu)是仅仅依(yi)赖海(hai)量数(shu)据(ju)的(de)标(biao)注(zhu)。而(er)这次(ci)，他(ta)的团(tuan)队将这一理念成功地(di)应用于(yu)代码(ma)世界，成果(guo)斐然(ran)。

MetaAI开源(yuan)的首(shou)个代(dai)码(ma)世(shi)界模(mo)型，其(qi)核(he)心(xin)在于(yu)让(rang)AI能够(gou)“理解”代(dai)码的运行(xing)逻辑(ji)，并能(neng)够预(yu)测代(dai)码执行后(hou)的状(zhuang)态。这(zhe)意味着(zhe)，AI不(bu)再是(shi)被动地接收和执行代码(ma)，而是能(neng)够主(zhu)动(dong)地(di)去(qu)“思考(kao)”代码(ma)。它(ta)能(neng)理(li)解一段(duan)代码的意图(tu)是(shi)什么(me)？它会(hui)产(chan)生什么样的效果(guo)？如果修改(gai)其中(zhong)某个(ge)部分(fen)，又会(hui)带来哪些连锁(suo)反(fan)应(ying)？这(zhe)些问题(ti)的答(da)案(an)，不再是(shi)AI需要通(tong)过大量(liang)试错(cuo)才(cai)能获得的，而(er)是能够通(tong)过(guo)其内(nei)置(zhi)的“世(shi)界模型”来进行(xing)推断和预(yu)测。

颠(dian)覆性的(de)能(neng)力：代(dai)码(ma)的“因(yin)果(guo)推(tui)理(li)”与“规划(hua)”

这种(zhong)“代(dai)码思(si)维”的养成(cheng)，将带来一(yi)系列(lie)颠覆(fu)性(xing)的能力。

首(shou)先(xian)是强大的(de)代码(ma)因果推理(li)能力。传统代(dai)码(ma)分(fen)析(xi)工具(ju)往往(wang)只能(neng)检测(ce)出明(ming)显的语法错误或(huo)潜在(zai)的运行(xing)时(shi)错误(wu)，但(dan)却(que)难(nan)以(yi)深(shen)入理(li)解代(dai)码的因(yin)果链条(tiao)。而(er)代(dai)码世(shi)界模(mo)型，能(neng)够(gou)学(xue)习代(dai)码的(de)执(zhi)行路(lu)径(jing)，理解变(bian)量(liang)之间(jian)的依赖(lai)关(guan)系，甚(shen)至(zhi)模(mo)拟不同(tong)输入对代(dai)码输出(chu)的影响(xiang)。这(zhe)意(yi)味着AI可(ke)以更准确(que)地预测(ce)代(dai)码的(de)bug，发现(xian)潜(qian)在的安(an)全(quan)漏洞，或者理(li)解一个复(fu)杂的(de)函数(shu)调用(yong)背后到底发生了(le)什(shen)么(me)。

其次是前所未有的代码规(gui)划能力。当(dang)AI能够(gou)预(yu)测(ce)代码(ma)执(zhi)行(xing)结果时，它(ta)也就具备(bei)了规(gui)划的能(neng)力(li)。想象一下(xia)，你只需要(yao)告(gao)诉(su)AI一个(ge)目标(biao)，比(bi)如(ru)“重构这段代(dai)码(ma)，使其运行(xing)效率(lv)提(ti)高20%”，AI就可(ke)以通(tong)过其(qi)内部(bu)的世界模型，模拟(ni)不(bu)同的(de)重(zhong)构(gou)方案，评估(gu)每(mei)种方案(an)的(de)效(xiao)果，并(bing)最终(zhong)选择(ze)最优(you)的路径来实现(xian)目标(biao)。

这就(jiu)像(xiang)是AI拥有(you)了“编程管(guan)家”的(de)能(neng)力，能够(gou)自主(zhu)地为(wei)复杂任(ren)务(wu)制定详细(xi)的编(bian)程计(ji)划(hua)。

开(kai)源(yuan)的(de)意义(yi)：加(jia)速(su)AI在代(dai)码领域的(de)普惠(hui)

MetaAI选择(ze)将(jiang)这项突(tu)破性(xing)的技(ji)术(shu)开源，无(wu)疑是其推(tui)动AI发展的(de)重要举措(cuo)。开源意味(wei)着全(quan)球(qiu)的研究(jiu)者和(he)开(kai)发者都(dou)可以访问(wen)、使用和改进(jin)这个模(mo)型(xing)。这(zhe)将极大地(di)加(jia)速(su)AI在(zai)代码领(ling)域的(de)创新(xin)和应(ying)用。

提(ti)升(sheng)开发者效率：开发(fa)者可(ke)以利(li)用代(dai)码世(shi)界模(mo)型来(lai)辅(fu)助(zhu)编程，自动生成(cheng)高质量(liang)的(de)代码(ma)片段，提前发(fa)现(xian)潜在问题(ti)，甚至(zhi)让AI协助进(jin)行代(dai)码评(ping)审和重构(gou)。这将(jiang)大大节(jie)省开(kai)发(fa)时间(jian)和精(jing)力，让(rang)开(kai)发者能(neng)够(gou)专注于更具(ju)创造性(xing)的工作(zuo)。赋能AI代码分析(xi)：安全(quan)审计(ji)、代码(ma)审计、性能(neng)优化(hua)等领域(yu)将迎来(lai)新的工具(ju)。

AI可以更(geng)深入(ru)地(di)理(li)解代码的安全性(xing)、可(ke)靠(kao)性和效率(lv)，为软件(jian)开发提(ti)供更(geng)强大(da)的(de)保(bao)障。推动(dong)AI教(jiao)育：对于学习编程(cheng)的(de)学生(sheng)来说(shuo)，代码(ma)世界(jie)模型可(ke)以(yi)成为一个(ge)强大的学习(xi)伙伴(ban)，帮(bang)助他们理(li)解代码(ma)的执行过程(cheng)，洞(dong)察编(bian)程的逻辑，加速(su)学(xue)习(xi)进程。催(cui)生(sheng)新的AI应(ying)用(yong)：基(ji)于(yu)代(dai)码世(shi)界模型的(de)AI，将能(neng)够解(jie)决(jue)过去难以(yi)想(xiang)象的(de)问题，例如自动化复(fu)杂(za)的(de)软件(jian)工程任务(wu)，甚至能够(gou)辅(fu)助设计和(he)开发新(xin)的(de)AI模型。

MetaAI的(de)这项开(kai)源(yuan)举措(cuo)，不(bu)仅(jin)仅是提供(gong)了一(yi)段(duan)代码，更(geng)是分(fen)享(xiang)了(le)一种全新的AI“思(si)考”代(dai)码的方式(shi)。它让(rang)我们看(kan)到了AI在(zai)理解和创造代(dai)码方面的(de)巨大潜力(li)，也(ye)为(wei)我们描绘了一(yi)个AI与(yu)人(ren)类开发者协(xie)同(tong)合作、共(gong)同构(gou)建未来数字世界的蓝(lan)图。这场(chang)由“代码世界模(mo)型”引领的AI革命，才刚刚(gang)拉(la)开帷幕。

代(dai)码世(shi)界的“魔法”：LeCun团队如(ru)何(he)让AI学会“思考”？

MetaAI开源的首个(ge)代码(ma)世(shi)界模型，之所(suo)以能够让(rang)AI拥有(you)“代码思维”，其背后并(bing)非简(jian)单的(de)魔法，而是(shi)深度(du)学习和模型架(jia)构(gou)的巧妙结合。要理解其核心技术，我们需要(yao)深(shen)入(ru)探(tan)究模型(xing)是如何构(gou)建“代(dai)码世(shi)界(jie)”的。

从“文本”到(dao)“世界(jie)”：核心(xin)的转(zhuan)变(bian)

传(chuan)统的(de)代码(ma)模型，如GPT系列，更多地(di)将(jiang)代(dai)码视为一(yi)种(zhong)特(te)殊的(de)“文(wen)本(ben)”序列(lie)。它(ta)们擅(shan)长(zhang)学(xue)习代码的语(yu)法、模(mo)式(shi)，并根(gen)据上(shang)下(xia)文生(sheng)成(cheng)连贯(guan)的(de)代码(ma)片段(duan)。它们往往缺(que)乏(fa)对代(dai)码(ma)执(zhi)行过程的(de)深层(ceng)理解，更像(xiang)是一(yi)个“高(gao)级复(fu)制粘(zhan)贴”工(gong)具。

代(dai)码世界(jie)模(mo)型(xing)则(ze)迈(mai)出了关键一(yi)步(bu)：它不(bu)再(zai)仅仅(jin)把代码当作(zuo)文(wen)本，而是尝(chang)试去“理解(jie)”代码的(de)“含(han)义”和(he)“动态(tai)”。这意味着(zhe)，模型需要(yao)能(neng)够模拟代码(ma)的执行(xing)过(guo)程，预(yu)测状态(tai)的变化，并理(li)解不同代(dai)码(ma)片段(duan)之(zhi)间的(de)逻辑(ji)关系。

模型(xing)架构(gou)的秘(mi)密：模(mo)拟器(qi)与(yu)预测器(qi)

虽然MetaAI并(bing)未(wei)完全(quan)公开所有技术(shu)细节(jie)，但从其(qi)研(yan)究方(fang)向和(he)以往的工作(zuo)来(lai)看，代码世(shi)界(jie)模型可(ke)能融合(he)了(le)以下(xia)几种(zhong)关键技术：

基于Transformer的强(qiang)大序(xu)列建模能(neng)力：Transformer架(jia)构在(zai)处(chu)理序列(lie)数据方面(mian)表现(xian)出(chu)色，能(neng)够(gou)捕捉(zhuo)代码中(zhong)的长距(ju)离依赖关(guan)系。这(zhe)为模(mo)型理(li)解复(fu)杂(za)的代码结(jie)构(gou)奠定(ding)了基础。引(yin)入“状态(tai)”概(gai)念：与处理(li)纯文(wen)本不(bu)同，代(dai)码(ma)世(shi)界模(mo)型需(xu)要(yao)引(yin)入“状(zhuang)态(tai)”的概念(nian)。

这里的“状(zhuang)态”可(ke)以理解为代码(ma)执行(xing)过(guo)程中的变量(liang)值、内存状态、程(cheng)序计数器等。模(mo)型需要学会如(ru)何根(gen)据当前状(zhuang)态和代码(ma)指令(ling)，推导出下(xia)一(yi)个(ge)状态(tai)。“模拟器”（Simulator）组(zu)件：这是代(dai)码世(shi)界模(mo)型的(de)核心(xin)。它就(jiu)像一(yi)个微(wei)型的(de)代码执行(xing)引擎，能够(gou)预(yu)测(ce)代码执行后的状态(tai)变(bian)化。

例如(ru)，当模(mo)型看到一(yi)个变(bian)量赋(fu)值语(yu)句时(shi)，它就能(neng)预测该(gai)变量(liang)在下(xia)一个时(shi)间(jian)步的值。看到(dao)一个函(han)数(shu)调用时(shi)，它(ta)能(neng)预测(ce)该函数(shu)执(zhi)行后的(de)返(fan)回值以及(ji)对全局状态的影响。“预测器(qi)”（Predictor）组(zu)件(jian)：除了预(yu)测执行(xing)后的具(ju)体状(zhuang)态，模型还需要(yao)能够预测(ce)代(dai)码(ma)的“行为(wei)”和(he)“属性(xing)”。

例如(ru)，一(yi)段(duan)代(dai)码(ma)是(shi)否(fou)会(hui)产(chan)生某(mou)个(ge)特定的(de)错误(wu)？这段代码(ma)的执(zhi)行效(xiao)率如(ru)何？这(zhe)段(duan)代码是(shi)否符合(he)某种安(an)全规范？预测器(qi)负责回答(da)这些更宏观(guan)的问题。强化学(xue)习与自(zi)监督(du)学习的结合：为了(le)让(rang)模型(xing)能够(gou)有(you)效地学(xue)习模拟和(he)预测(ce)，可能(neng)采用了强(qiang)化(hua)学(xue)习或(huo)自监(jian)督(du)学(xue)习(xi)的范畴(chou)。通过在大量的(de)代码和(he)模拟执行中进行(xing)训练(lian)，模型(xing)能够不断(duan)优化其预(yu)测能(neng)力，逐(zhu)渐“理解”代(dai)码世界的运(yun)行(xing)规律。

“代码思维(wei)”的真正含(han)义(yi)：超越模(mo)式匹(pi)配

当(dang)AI拥有了(le)“代(dai)码世(shi)界模(mo)型”，它(ta)获得(de)的不仅仅(jin)是生(sheng)成代(dai)码的能力(li)，更是(shi)“代码思维(wei)”。这种思维(wei)体现(xian)在：

理(li)解“为什么(me)”：AI不(bu)仅(jin)能知道“是(shi)什么”（代(dai)码长什(shen)么样(yang)），更能(neng)理(li)解“为什么(me)”（代(dai)码为什么会(hui)这么写(xie)，为(wei)什么会这么(me)运行(xing)）。“反事(shi)实(shi)”推(tui)理：AI可以进(jin)行“反事实(shi)”推(tui)理，即“如果当(dang)时这么写，会(hui)发(fa)生(sheng)什么(me)？”、“如(ru)果(guo)我不这样做(zuo)，会有(you)什么后果(guo)？”。这使得AI能够进(jin)行更深层(ceng)次的(de)分(fen)析和优化。

目(mu)标(biao)导向的生成(cheng)：AI不再(zai)是(shi)随机地(di)生成代(dai)码，而是(shi)能够根据(ju)设定(ding)的目标(biao)，通过模(mo)拟和规(gui)划(hua)来生(sheng)成能够达成目标的最佳(jia)代(dai)码(ma)。代码(ma)的(de)“常(chang)识”：AI能(neng)够学习到代码世(shi)界的(de)“常识”，例(li)如，哪(na)些(xie)操(cao)作是危险的(de)，哪些代(dai)码(ma)模(mo)式是(shi)低效的，哪些设计(ji)是(shi)优雅(ya)的。

潜在(zai)的(de)应用场(chang)景(jing)：从辅(fu)助编程到自主开发(fa)

代(dai)码世界(jie)模(mo)型(xing)的出现，预(yu)示着AI在代码(ma)领(ling)域将迎(ying)来(lai)更(geng)广(guang)泛(fan)、更(geng)深入的应(ying)用：

智(zhi)能代(dai)码(ma)助(zhu)手(shou)2.0：超越现有的(de)代码补(bu)全和(he)提(ti)示功能，未(wei)来的(de)代码助手(shou)能够(gou)理解(jie)你(ni)的编程意图，自动生成(cheng)复(fu)杂(za)的功能模(mo)块，甚至帮(bang)你进(jin)行代(dai)码重构和(he)优化(hua)，成为真正的(de)“编(bian)程伙伴”。自(zi)动化(hua)软件测试与调(diao)试(shi)：AI可以利(li)用代码世界模型，自(zi)动(dong)生(sheng)成各(ge)种(zhong)测试用(yong)例，精(jing)准定(ding)位bug，甚至在代码执行(xing)前预(yu)测(ce)可能出现的(de)错误(wu)，极大地提(ti)高软(ruan)件(jian)质(zhi)量和(he)开(kai)发效率(lv)。

安(an)全审(shen)计(ji)与漏(lou)洞挖(wa)掘：AI能(neng)够(gou)深(shen)入分(fen)析代码的(de)执行(xing)路径和(he)潜在风(feng)险，比人(ren)类安(an)全(quan)专家更快速、更全面(mian)地发(fa)现安(an)全漏洞，保(bao)护数(shu)字世(shi)界的(de)安全(quan)。低(di)代码/无代码平台的升(sheng)级：现有(you)的(de)低代码/无(wu)代(dai)码平台往往(wang)功能受(shou)限(xian)，而引入代码世界模(mo)型后，AI将(jiang)能够更(geng)智能(neng)地理解用(yong)户(hu)的需求(qiu)，并(bing)生(sheng)成(cheng)更复(fu)杂、更灵(ling)活(huo)的代码(ma)，极大(da)地拓(tuo)展了(le)这些(xie)平台(tai)的应用边界。

AI驱(qu)动(dong)的软件开发(fa)：在未(wei)来，我(wo)们或(huo)许可(ke)以(yi)看(kan)到AI能(neng)够根据(ju)高(gao)级(ji)需求(qiu)，自主完成大部分(fen)甚至(zhi)全部的(de)软(ruan)件(jian)开(kai)发过程，极大地改(gai)变软(ruan)件(jian)行业(ye)的生态(tai)。

挑(tiao)战与(yu)展望(wang)：通往(wang)真(zhen)正(zheng)“智能”的开发之(zhi)路

尽(jin)管代(dai)码世(shi)界模型展现了(le)巨大(da)的潜(qian)力，但(dan)其发(fa)展(zhan)仍面临(lin)挑战(zhan)。例(li)如，如何(he)处理(li)极其(qi)复(fu)杂(za)的代码(ma)库(ku)，如何(he)高效地模(mo)拟大(da)规模(mo)的分(fen)布式(shi)系(xi)统(tong)，如何(he)确保(bao)AI生成的代码的(de)可(ke)靠(kao)性(xing)和(he)安全(quan)性，这些都是需(xu)要持续探(tan)索的(de)问题。

LeCun团队的这(zhe)项开源工(gong)作(zuo)，无疑为(wei)解决这些(xie)挑战指明(ming)了(le)方(fang)向。它让我们看到了(le)AI不(bu)仅仅是(shi)冰冷(leng)的(de)机器(qi)，更(geng)有可(ke)能拥(yong)有“代(dai)码(ma)思维(wei)”，理(li)解(jie)代码的精(jing)妙之处，甚至(zhi)像一(yi)位(wei)优(you)秀的(de)程序(xu)员一样去(qu)“思(si)考(kao)”。

MetaAI开源(yuan)的代码(ma)世界模型，是(shi)一(yi)次(ci)对AI能(neng)力的深刻探索(suo)，也是(shi)一次对未(wei)来软件(jian)开发模(mo)式的勇(yong)敢预言(yan)。它就像(xiang)一(yi)把(ba)钥(yao)匙，为(wei)我们(men)打开(kai)了通往(wang)更智能、更高效(xiao)、更具创(chuang)造力的代(dai)码世(shi)界的大(da)门。我们(men)有理由相(xiang)信，在不久的将来，AI将(jiang)在(zai)代码(ma)领(ling)域扮(ban)演越来(lai)越重要(yao)的角(jiao)色，与(yu)人类开(kai)发(fa)者携手，共(gong)同创造更加美好的(de)数(shu)字未来。

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图片来源：每经记者 阿尔萨勒 摄

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