从大语言模型的‘图书馆式智能’到多模态模型的‘视觉映射’，再到世界模型赋予AI预测物理规律的能力，这场范式转移不仅重塑技术路线，更将训练师的角色从数据标注员推向‘世界规则设计师’。本文从一线AI训练师的独特视角，深度解析Sora引爆的背后逻辑与大厂布局的隐秘战线。 我入行AI训练师，说实话，刚开始的时候我对这个职位的理解非常模糊。 标注数据、写prompt、做RLHF反馈、评估模型输出质量……每天的工作看起来像是在做一些零散的事情，很难说清楚自己到底在训练一个什么样的东西，又在朝哪个方向走。 直到世界模型这个概念开始密集出现在我的视野里。那是我第一次真切感受到，AI正在发生一些本质性的变化。不是更聪明了，不是更快了，而是开始理解世界了。 这篇文章，我想从一个AI训练师的视角，聊聊世界模型到底是什么，它和我们已经熟悉的大语言模型、多模态模型之间是什么关系，以及这场范式转移对于我们这些在AI训练一线工作的人意味着什么。 LLM让我们误解了”智能” 在聊世界模型之前，我想先说说大语言模型给我们带来的一个重要误解。 ChatGPT出现之后，很多人——包括我自己...