文章核心观点 VERSES AI公司新数字大脑架构AXIOM在人工智能领域取得显著进展，性能优于Google DeepMind的DreamerV3，具有更好、更快、更便宜、更小的特点，有望为AI发展带来新范式并融入Genius产品 [1][3][10] 分组1：AXIOM性能表现 - AXIOM在“Gameworld 10K”基准测试中优于DreamerV3，该测试模拟真实世界条件，衡量AI跨领域泛化能力 [2] - AXIOM在十款游戏中展现出色游戏能力，效率和速度显著提升，规模仅为DreamerV3的一小部分，且未使用神经网络等常见AI技术 [3] - AXIOM游戏表现更优60%（归一化性能得分77 vs 48），样本效率高7.6倍（3175步 vs 24207步），GPU运行速度快39倍（约10分钟 vs 约370分钟），运行成本低12倍（估计GPU成本0.66美元 vs 25.54美元），模型大小小400倍（0950万 vs 4.2亿参数） [8] 分组2：AXIOM研发背景 - AXIOM由世界著名神经科学家Karl Friston领导开发，旨在成为首个“数字大脑”，模仿人类大脑模块化结构和动态过程，学习方式类似人类 [4] 分组3：第三方验证 - 公司将AXIOM论文、数学证明和源代码提交给国际数据科学咨询公司Soothsayer Analytics进行独立审查 [5] - Soothsayer验证了AXIOM相对于领先深度强化学习模型取得显著进步，其效率源于变分贝叶斯推理与主动推理的结合，实现更像人类的学习 [6] 分组4：专家评论 - 专家Dr. David Bray认为主动推理为智能提供更透明、节能和可泛化的方法，AXIOM样本效率值得关注，能从更少示例中泛化，类似人类认知 [9] 分组5：对AI和Genius的影响 - 公司使命是将人类大脑洞察转化为有效可信的AI解决方案，AXIOM将融入即将发布的Genius版本，为企业提供更智能、可靠、高效和可解释的智能体 [10] 分组6：其他信息 - AXIOM利用结构化推理而非暴力学习，结合生物启发模块与变分贝叶斯推理和主动推理原则，实现更高效自适应的智能系统 [14] - AXIOM突破源于贝叶斯模型简化、核心功能先验和主动推理驱动规划，能在最少数据下快速泛化和跨任务表现，Genius可实时在边缘运行并从少于3200步中学习 [14]