维度网讯，中国特赞科技在2026世界人工智能大会（WAIC）上发布主观世界模型，通过四层异构数据协同训练模拟消费者真实决策行为。该模型设计起点基于认知心理学中“自我报告偏好”与“真实决策权重”之间存在系统性偏差这一已知事实，旨在解决大语言模型不适合建模人类决策的固有局限。

此次展会吸引超过1100家企业参与，展区面积达10万平方米。特赞科技提出的主观世界模型（Subjective World Model，SWM）架构包含四个层级。第一层为表达层，使用数十亿条社交平台原生语料构建用户语言风格向量与人口统计学、心理学特征的高维映射。第二层为叙事层，基于数万小时一对一深度访谈语料（单次访谈时长1至2小时，产生五千至两万字非结构化文本）建模行为动机的时序因果图；该层级强调真实访谈语料具备跨情境因果一致性，合成数据无法替代。

第三层为认知层，通过行为判断问卷、Schwartz Value Survey、大五人格量表等标准化量表建模个体的价值权重向量与风险偏好系数，旨在量化消费者陈述偏好与实际决策权衡之间的差值。第四层为行为层，使用最后通牒博弈、公共品博弈、信任博弈等经济博弈实验数据及真实交易记录进行参数化个体建模，输出损失厌恶系数λ、双曲线时间贴现率δ、社会规范敏感性γ三项行为经济学参数。

推理时，SWM对每个目标persona维护表达层语言风格嵌入、叙事层动机因果图、认知层价值权重向量、行为层经济学参数四类联合状态，四层联合打分生成具有内在状态的AI Persona。与无状态的大语言模型每次独立生成回答不同，SWM的Persona在连续追问下可维持一致的内在状态。量化结果显示行为模拟准确率达85%（以真人深访为基准），可通过社交数据扩散生成30万以上AI Persona，其中直接由深访语料训练的高精度Persona超过1万个，交付时间小于30分钟。

在理解侧之外，特赞科技研发出GEA（Generative Enterprise Agent）企业级智能体架构用于执行面向消费者的任务。该架构的编排层由中国首个备案的发散推理领域大模型Creative Reasoning Model驱动，执行层可调用400余模块化Agent Skill并协调30余基础模型，Context System作为企业知识持久化存储层。目前该架构已在内容营销、洞察研究、产品创新、设计创作等业务场景实现大规模部署，月均Token部署量超100亿，覆盖全球50余个国家和地区。

特赞方面表示，SWM的竞争壁垒不在于架构设计的可复制性，而在于叙事层十年间积累的真实深访语料及其内置的抗合成机制——当合成数据路线在认知层与行为层交叉验证中系统性失败后，后发竞争者需从头积累真实数据。企业人工智能下半场的竞争将从模型接入能力转向对业务场景的领域理解深度及其技术资产沉淀。