Demis Hassabis nói rằng các mô hình thế giới là niềm đam mê lâu dài nhất của ông và giải thích lợi ích so với các mô hình ngôn ngữ: ▫️ “Tôi nghĩ rằng các mô hình ngôn ngữ có khả năng hiểu rất nhiều về thế giới. Nhiều hơn chúng ta mong đợi vì ngôn ngữ thực sự có thể phong phú hơn chúng ta nghĩ. Nhưng vẫn còn rất nhiều điều về động lực không gian của thế giới, nhận thức không gian và bối cảnh vật lý mà chúng ta đang ở — và cách mà điều đó hoạt động cơ học — rất khó để mô tả bằng lời và không thường được mô tả trong các tập hợp từ ngữ. Nhiều điều này liên quan đến việc học từ kinh nghiệm. Có rất nhiều thứ mà bạn không thể thực sự mô tả. Bạn chỉ cần trải nghiệm nó. Có thể các giác quan và những thứ tương tự rất khó để diễn đạt bằng lời. Dù đó là các góc động cơ và mùi hương và những loại giác quan này, rất khó để mô tả điều đó bằng bất kỳ loại ngôn ngữ nào.”▫️ Đây là điều mà Demis và Google Deepmind đang cố gắng giải quyết với Genie. Ông cũng nói rằng các mô hình video (Veo) sẽ đóng vai trò trong việc đào tạo các mô hình thế giới và tất cả điều này là chìa khóa cho robot AI.