第十五章WSaiOS 非 Token 多模态语义表示模型WSaiOS Non-Token Multimodal Semantic Representation Model——从 Token 表示到世界语义结构表示作者东塬一老翁技术支持WSaiOS多模态智能技术研发工作室信息来源wsaios.cn15.1 多模态表示问题当前主流 AI 多模态系统通常采用视觉输入↓视觉编码器↓视觉 Token↓语言模型↓输出例如一张图片像素矩阵↓视觉特征↓离散 Token 序列↓Transformer处理这种方式解决如何让语言模型理解视觉。但是 WSaiOS 关注的问题不同如何让人工智能系统建立对世界的结构化理解。因此 WSaiOS 不以 Token 作为核心表示单位。而采用Semantic World Representation世界语义表示模型。15.2 WSaiOS 非 Token 思想传统Data↓Token↓ModelWSaiOSData↓Element↓State↓Relation↓Event↓World Model区别Token 是信息编码单位。Element 是世界认知单位。例如图片传统Pixel↓TokenWSaiOSPixel↓Table↓Position↓State↓Relation↓Scene15.3 为什么 WSaiOS 不依赖 Token原因1. 认知对象不是数据片段人理解世界不是看到一万个像素。而是看到一张桌子一个人一辆车一个房间2. 世界具有结构现实世界天然存在对象属性关系状态时间。例如不是RGB数据变化而是汽车移动3. 减少重复信息视频大量重复。Token仍然需要编码。WSaiOS保存静态世界动态变化15.4 WSaiOS 世界语义单元WSaiOS 的基础单位不是 Token。而是World Semantic Element世界语义元素结构{id:element001,type:vehicle,position:{x:100,y:200},state:{moving:true},relation:[]}一个元素包含Identity身份。Attribute属性。Position空间。State状态。Relation关系。History历史。15.5 图像元素组合表示WSaiOS 视觉理解不是图片→Token。而是图片Scene Image分解Scene├── Building│├── Road│├── Vehicle│└── Person形成Semantic Scene Graph语义场景图。例如{scene:street,elements:[{type:car}],relations:[{car:on road}]}15.6 视频动态语义表示视频不是Frame1Frame2Frame3WSaiOS表示World State 1↓Change Event↓World State 2例如开始{door:closed}变化{event:door_open}结果{door:open}15.7 多模态统一表示WSaiOS 不分别保存视觉image data声音audio data文本language data而转换统一世界对象。例如视觉看到person声音听到speech文本输入张三来了融合{entity:person001,identity:ZhangSan,location:office}15.8 多模态融合结构Vision↓Element↑Audio ← World Model → Language↓Sensor Data所有输入最终进入World Model。15.9 WSaiOS 语言语法表示前面提出WSaiOS 没有 Token。而通过语言语法组织。例如自然语言房间里面有一个人在移动。转换{subject:person001,location:room001,action:move}语言不是Token 序列。而是Semantic Grammar Structure语义语法结构。15.10 语言到世界模型转换流程Sentence↓Semantic Parser↓Intent / Entity / Relation↓World Update↓Cognition例如输入“打开办公室灯”。解析{action:open,target:office_light}进入Action Engine。15.11 Token 与 WSaiOS 对比项目 Token模型 WSaiOS基本单位 Token World Element目标 预测信息 理解世界视觉表示 视觉Token 视觉元素视频处理 连续编码 状态变化语言处理 词元序列 语义结构记忆 上下文窗口 世界记忆推理 概率预测 状态推理15.12 工程实现结构WSaiOSsemantic_engine/├── element/│ └── world_element.py├── grammar/│ └── semantic_parser.py├── relation/│ └── relation_graph.py├── state/│ └── state_manager.py├── event/│ └── event_mapper.py└── world_model.py15.13 核心数据流程Image↓Visual ElementAudio↓Audio ElementText↓Semantic Element↓Element Fusion↓World Model↓Cognition15.14 WSaiOS 与 AI Token 视频技术关系新闻中的AI Token 视频传输。解决如何降低视频数据传输量。WSaiOS解决如何让 AI 理解视频世界。两者可以结合未来视频输入↓Token编码层↓WSaiOS世界模型层↓认知系统或者视频↓WSaiOS元素解析↓低数据量世界状态传输↓AI认知15.15 本章总结WSaiOS 非 Token 多模态语义表示模型实现✅ 世界元素表示✅ 图像元素组合✅ 视频状态变化表示✅ 多模态统一世界模型✅ 语言语义结构解析✅ 非 Token 信息组织方式核心理念传统 AI数据↓Token↓模型WSaiOS数据↓语义元素↓世界状态↓关系↓事件↓认知《WSaiOS 人工认知智能感知篇》核心理论闭环形成目前感知输入↓元素理解↓世界建模↓状态变化↓事件理解↓环境理解↓记忆↓语义表示↓人工认知下一章第十六章WSaiOS 多模态世界模型工程实现WSaiOS Multimodal World Model Engineering重点世界模型数据库设计元素存储关系图谱状态同步多模态数据融合世界模型 API。
第十五章WSaiOS 非 Token 多模态语义表示模型WSaiOS Non-Token Multimodal Semantic Representation Model——从 Token 表示到世界语义结构表示作者东塬一老翁技术支持WSaiOS多模态智能技术研发工作室信息来源wsaios.cn15.1 多模态表示问题当前主流 AI 多模态系统通常采用视觉输入↓视觉编码器↓视觉 Token↓语言模型↓输出例如一张图片像素矩阵↓视觉特征↓离散 Token 序列↓Transformer处理这种方式解决如何让语言模型理解视觉。但是 WSaiOS 关注的问题不同如何让人工智能系统建立对世界的结构化理解。因此 WSaiOS 不以 Token 作为核心表示单位。而采用Semantic World Representation世界语义表示模型。15.2 WSaiOS 非 Token 思想传统Data↓Token↓ModelWSaiOSData↓Element↓State↓Relation↓Event↓World Model区别Token 是信息编码单位。Element 是世界认知单位。例如图片传统Pixel↓TokenWSaiOSPixel↓Table↓Position↓State↓Relation↓Scene15.3 为什么 WSaiOS 不依赖 Token原因1. 认知对象不是数据片段人理解世界不是看到一万个像素。而是看到一张桌子一个人一辆车一个房间2. 世界具有结构现实世界天然存在对象属性关系状态时间。例如不是RGB数据变化而是汽车移动3. 减少重复信息视频大量重复。Token仍然需要编码。WSaiOS保存静态世界动态变化15.4 WSaiOS 世界语义单元WSaiOS 的基础单位不是 Token。而是World Semantic Element世界语义元素结构{id:element001,type:vehicle,position:{x:100,y:200},state:{moving:true},relation:[]}一个元素包含Identity身份。Attribute属性。Position空间。State状态。Relation关系。History历史。15.5 图像元素组合表示WSaiOS 视觉理解不是图片→Token。而是图片Scene Image分解Scene├── Building│├── Road│├── Vehicle│└── Person形成Semantic Scene Graph语义场景图。例如{scene:street,elements:[{type:car}],relations:[{car:on road}]}15.6 视频动态语义表示视频不是Frame1Frame2Frame3WSaiOS表示World State 1↓Change Event↓World State 2例如开始{door:closed}变化{event:door_open}结果{door:open}15.7 多模态统一表示WSaiOS 不分别保存视觉image data声音audio data文本language data而转换统一世界对象。例如视觉看到person声音听到speech文本输入张三来了融合{entity:person001,identity:ZhangSan,location:office}15.8 多模态融合结构Vision↓Element↑Audio ← World Model → Language↓Sensor Data所有输入最终进入World Model。15.9 WSaiOS 语言语法表示前面提出WSaiOS 没有 Token。而通过语言语法组织。例如自然语言房间里面有一个人在移动。转换{subject:person001,location:room001,action:move}语言不是Token 序列。而是Semantic Grammar Structure语义语法结构。15.10 语言到世界模型转换流程Sentence↓Semantic Parser↓Intent / Entity / Relation↓World Update↓Cognition例如输入“打开办公室灯”。解析{action:open,target:office_light}进入Action Engine。15.11 Token 与 WSaiOS 对比项目 Token模型 WSaiOS基本单位 Token World Element目标 预测信息 理解世界视觉表示 视觉Token 视觉元素视频处理 连续编码 状态变化语言处理 词元序列 语义结构记忆 上下文窗口 世界记忆推理 概率预测 状态推理15.12 工程实现结构WSaiOSsemantic_engine/├── element/│ └── world_element.py├── grammar/│ └── semantic_parser.py├── relation/│ └── relation_graph.py├── state/│ └── state_manager.py├── event/│ └── event_mapper.py└── world_model.py15.13 核心数据流程Image↓Visual ElementAudio↓Audio ElementText↓Semantic Element↓Element Fusion↓World Model↓Cognition15.14 WSaiOS 与 AI Token 视频技术关系新闻中的AI Token 视频传输。解决如何降低视频数据传输量。WSaiOS解决如何让 AI 理解视频世界。两者可以结合未来视频输入↓Token编码层↓WSaiOS世界模型层↓认知系统或者视频↓WSaiOS元素解析↓低数据量世界状态传输↓AI认知15.15 本章总结WSaiOS 非 Token 多模态语义表示模型实现✅ 世界元素表示✅ 图像元素组合✅ 视频状态变化表示✅ 多模态统一世界模型✅ 语言语义结构解析✅ 非 Token 信息组织方式核心理念传统 AI数据↓Token↓模型WSaiOS数据↓语义元素↓世界状态↓关系↓事件↓认知《WSaiOS 人工认知智能感知篇》核心理论闭环形成目前感知输入↓元素理解↓世界建模↓状态变化↓事件理解↓环境理解↓记忆↓语义表示↓人工认知下一章第十六章WSaiOS 多模态世界模型工程实现WSaiOS Multimodal World Model Engineering重点世界模型数据库设计元素存储关系图谱状态同步多模态数据融合世界模型 API。
