“大模型之后，AI如何走向真正落地？”范式智能发布 Phanthy 平台，提出“垂直世界模型”新路径

【北京，2026年1月9日】—— 在大语言模型（LLM）集体陷入“越练越大、越用越虚”的困局之际，人工智能领军企业范式智能今日震撼发布 Phanthy 平台（中文名：万神殿），宣告一个新智能范式的诞生。这不仅是对当前主流AI路线的彻底颠覆，更是一条绕过“通用幻觉”、直通可信赖、可行动、可验证通用人工智能（AGI）的工程化高速路。

过去两年，GPT、Claude、Gemini 等大模型轮番登场，看似百花齐放，实则同质内卷。它们擅长写诗、编故事、总结网页，却在真实产业场景中频频“翻车”：

· 面对银行风控系统，无法解释一笔贷款为何高风险；

· 在工厂产线上，看不懂设备振动频谱与故障的因果关联；

· 问及患者病史与用药冲突，只能给出模糊概率，无法进行临床级推理；

· 更致命的是——它们不知道自己不知道什么，常以自信口吻输出错误结论。

“大语言模型本质上是一个超大规模的‘互联网记忆压缩器’，它没有世界模型，没有因果机制，没有责任边界。”范式智能首席科学家指出，“你可以让它写一篇关于核电站安全的论文，但它绝不能参与真正的核控决策——因为它不懂物理，也不懂后果。”

而 Phanthy 的答案是：把AI从‘全知全能的神’还原为‘各有所长的专家’。

不是更大，而是更深：Phanthy 如何做到 LLM 做不到的事？

Phanthy 并非又一个千亿参数的语言模型，而是一个由生成式协调中枢 + 多个垂直世界模型构成的智能操作系统。

其核心突破在于：

具备领域因果推理能力

不同于LLM基于统计相关性的“猜测”，Phanthy 的金融世界模型能模拟宏观经济变量如何传导至企业现金流，能源模型可推演电网负荷波动与新能源出力之间的动态平衡——每一步推理均可追溯、可干预、可验证。

支持闭环决策与行动反馈

LLM 只能“说”，Phanthy 却能“做”。在制造业场景中，其工业世界模型可直接对接PLC控制系统，在检测到异常后自动调整参数并观察结果，形成“感知-决策-执行-学习”闭环——这是纯文本模型永远无法触及的智能层级。

拒绝幻觉，拥抱不确定性

当面对超出知识边界的问题，Phanthy 的垂直模型会明确返回“置信度不足”或“需人工介入”，而非像LLM那样“一本正经地胡说八道”。这种认知诚实性，是AI进入高风险领域的前提。

持续进化，越用越强

每个垂直世界模型都部署在真实业务流中，通过在线学习不断吸收新数据、新规则、新案例。例如，医疗模型在辅助诊断过程中，会结合医生修正反馈自动优化判断逻辑——智能在实战中生长，而非静态训练后固化。

架构革命：从“单一大脑”到“专家议会”

Phanthy 的架构设计彻底告别了“一个模型打天下”的幻想。其运行逻辑如下：

1. 用户输入复杂任务（如：“分析某新能源车企Q4供应链风险，并提出应对策略”）；

2. 生成式协调中枢（基于轻量化但高意图理解能力的引擎）自动拆解任务，识别涉及领域（财务、物流、地缘政治、电池技术等）；

3. 调度对应垂直世界模型（金融模型评估现金流压力，物流模型模拟港口拥堵影响，技术模型判断固态电池量产进度）；

4. 多模型协同推理，生成结构化报告，并标注各结论的置信区间与依据来源；

5. 最终输出可执行、可审计、可回溯的智能建议。

“这不是AI的‘降级’，而是‘升维’。”范式智能强调，“人类文明的进步从来不是靠一个全才，而是靠无数专家在各自领域的深耕与协作。Phanthy 正是在数字世界复现这一智慧机制。”

开放共建：打造AGI时代的“智能基础设施”

即日起，Phanthy 平台向金融、能源、制造、交通、医疗等关键行业开放合作。范式智能将提供：

· 垂直世界模型开发框架；

· 领域知识注入工具链；

· 安全可控的模型协同协议；

· 以及首批开源的金融与工业基础模型。

“我们不追求成为唯一的AI供应商，而是希望成为AGI生态的‘水电煤’。”公司表示，“每一个高质量垂直模型的加入，都是对通用智能边界的拓展。”

结语：当世界需要真智能，幻觉终将退场

在大模型军备竞赛渐入疲态的今天，Phanthy 的出现，犹如一记警钟：AI的价值不在能聊多少话题，而在能解决多少难题。

它不靠参数规模取胜，而靠专业深度立身；

它不追求表面流畅，而坚守逻辑严谨；

它不幻想一统天下，而致力于协同共生。

这或许正是通往AGI最被忽视、却最坚实的道路——

不是造一个无所不能的神，而是建一座群星闪耀的万神殿。

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