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清华姚期智团队发布代数世界模型AWM，实现环境规则形式化证明

清华姚期智团队提出代数世界模型AWM，通过范畴论将环境交互抽象为Lean 4形式化断言。在ARC-AGI-3测试中得分99.9%，平均通关步数仅为人类基准43%，并能准确证明任务无解条件，为具身智能提供可验证的符号推理范式。

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核心内容

清华大学姚期智与袁洋团队发布代数世界模型（AWM），旨在解决大模型在陌生环境中仅靠统计规律产生的幻觉问题。该模型在ARC-AGI-3基准测试中取得99.9%通过率，且平均通关动作数仅为人类基准的43%，是目前已知效率最高的系统。针对不可行任务，AWM能基于Opus 5.5底座在两次尝试内给出形式化无解证明，显著优于GPT-6 Astra等纯端到端模型。

AWM技术核心在于利用范畴论中的投射极限与归纳极限工具，构建“探索-凝炼-证明”三阶段闭环：先将观察转化为Python代码假设，再提炼通用对象规则，最终形式化为Lean 4数学断言以供机器自动检查。该方法将环境理解从现象记录提升至本质规律推导，使AI具备类似牛顿力学的结构化建模能力，为具身智能体在开放世界中的安全决策与逻辑推理提供了可验证的理论支撑。