PAN 2 định nghĩa lại cách chúng ta nhìn nhận việc dự đoán trong AI. Thay vì dự đoán token tiếp theo trong một chuỗi từ ngữ, mô hình nhận trạng thái ban đầu dưới dạng hình ảnh cùng một hành động dự kiến, rồi tạo một đoạn video ngắn mô phỏng những gì có thể xảy ra tiếp theo. Sự thay đổi trong cách tiếp cận — từ dự đoán token sang mô phỏng nhiều khung hình gắn với thực tế — giúp mô hình hữu ích trực tiếp cho các tác vụ trí tuệ vật lý. Nhà phát triển có thể cung cấp một cảnh đã quan sát, đề xuất thao tác nắm, bước đi hoặc đẩy, rồi xem kết quả được mô phỏng. Với các nhóm robot, cách làm này giảm nhu cầu thử nghiệm vật lý lặp đi lặp lại và đẩy nhanh quá trình cải tiến.
Về mặt kỹ thuật, PAN 2 kết hợp mô hình transformer quy mô lớn với giải mã không-thời gian để tạo ra các khung hình nhất quán, thể hiện được tính liên tục của vật thể, động lực học khi tiếp xúc và góc nhìn của camera. Điều quan trọng với người triển khai là những gì đầu ra này cho phép: khả năng dự báo tương lai theo xác suất và có thể vi phân. Tác tử có thể lấy mẫu nhiều hành động tiềm năng, so sánh kết quả mô phỏng với mục tiêu nhiệm vụ rồi chọn phương án có giá trị cao nhất — mà không cần kích hoạt động cơ. Với các nhà quản lý sản phẩm và kiến trúc sư hệ thống, PAN 2 trở thành một lớp ra quyết định nằm giữa nhận thức và điều khiển, cung cấp bằng chứng từ mô phỏng để định hướng lựa chọn chính sách.
Quy mô mở 29 tỷ tham số là một lựa chọn có chủ đích, nhằm cân bằng giữa khả năng tiếp cận và tính tái lập. Mô hình nhỏ hơn những mô hình độc quyền lớn nhất, nhưng đủ lớn để nắm bắt các quy luật vật lý phong phú, đồng thời vẫn nằm trong khả năng huấn luyện của các phòng thí nghiệm nghiên cứu và một số doanh nghiệp có đủ hạ tầng. Trọng số mở và quy trình đánh giá có thể tái lập giúp cộng đồng rộng lớn hơn kiểm thử căng thẳng các hành vi, phát hiện dạng lỗi và đề xuất cải tiến. Với nhà đầu tư và đội ngũ xây dựng sản phẩm, tính mở thúc đẩy hệ sinh thái phát triển nhanh hơn: dữ liệu, kiểm toán an toàn và tinh chỉnh theo từng lĩnh vực sẽ được phổ biến nhanh hơn so với các giải pháp đóng.
Điều quan trọng là PAN 2 không phải thuật toán điều khiển. Đầu ra của mô hình là các quỹ đạo giả định được biểu diễn bằng điểm ảnh; để chuyển chúng thành lệnh động cơ đáng tin cậy, cần thu hẹp khoảng cách từ nhận thức đến hành động, ước lượng trạng thái chính xác và có bộ điều khiển cấp thấp vững chắc. Vì vậy, các triển khai thực tế sẽ kết hợp PAN 2 với các ngăn xếp điều khiển học được hoặc cổ điển, bộ lọc trạng thái thế giới và hệ thống giám sát an toàn theo thời gian thực. Các nhóm nên xem PAN 2 là mô-đun tham vấn lập kế hoạch hoặc đánh giá rủi ro trong một kiến trúc tự chủ lớn hơn, chứ không phải bộ điều khiển chuyển động có thể dùng ngay để thay thế giải pháp hiện có.