雅加达 - 2026年世界杯不仅是球员和教练的舞台。在球场外，中国的一些人工智能模型也在竞相猜测比赛结果。
根据6月16日星期二引用的中国日报的报道，一些大型语言模型（LLM），如Qwen，DeepSeek，Kimi和MiniMax，推出了世界杯预测功能。这场比赛是AI读取数据和分析比赛机会的能力测试场。
第23届世界杯由48支球队参加，在美国，加拿大和墨西哥举行。比赛于周四开幕，并持续到7月19日。
中国人工智能协会理事郭涛表示，世界杯为AI公司提供了一个难得的机会，向广大公众展示他们的计算和分析能力。
“作为世界上观看次数最多的体育赛事之一，世界杯为AI公司提供了一个难得的机会，向更广泛的受众展示LLM的计算能力和分析能力，”中国日报援引郭的话说。
一些平台正在制作互动活动。例如，Moonshot AI的Kimi推出了1万亿令牌的奖池。如果用户成功猜出比赛的获胜者和最终冠军，他们可以分享奖品。
令牌是AI模型处理的最小数据单元。同时，阿里巴巴集团旗下的Qwen提供了一个专门的助手，用于预测比赛和人类预测挑战与AI。
然而，世界杯也展示了人工智能能力的局限性。在周日巴西和摩洛哥之间的C组比赛之前，一些大型LLM根据历史数据和统计指标支持巴西。结果，比赛以1-1的平局结束。
郭说，人工智能确实能够读取旧数据和统计模型。然而，运动仍然很难预测，因为它受到许多现实世界因素的影响，这些因素不容易用静态模型来衡量。
这种局限性在上周的BAAI会议上也得到了北京人工智能研究院院长王中元（Wang Zhongyuan）的强调。
王说，LLM越来越能够解决数字世界的问题。然而，物理世界中的许多问题仍然难以触及。因此，AI发展的下一个方向将从“预测下一个令牌”转向“预测下一个物理状态”。
尽管其准确性还不完美，但科技公司仍然进入体育预测。郭认为，这一举措与AI行业的激烈竞争密不可分。
“随着LLM市场的竞争日益激烈，技术差异化变得越来越困难。公司急于寻找新的渠道来区分自己与竞争对手，“郭说。
他说，市场不再只看AI模型的大小。更重要的是，模型是否可以提供真正的服务并帮助解决用户的麻烦。
上海财经大学教授胡彦平表示，LLM和AI代理开始从对话系统转向能够执行任务的系统。它的发展也导致了持续的学习和更广泛的现实世界理解。
“探索性项目，如世界杯比赛预测，可以帮助加速这一演变，”胡说。
胡说，未来的AI代理需要在感知、交互、决策和协作上建立的能力。
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