Fugu-MT 論文翻訳(概要): Trajectory World Models for Heterogeneous Environments

論文の概要: Trajectory World Models for Heterogeneous Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01366v1
Date: Mon, 03 Feb 2025 13:59:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-05 15:21:54.94023
Title: Trajectory World Models for Heterogeneous Environments
Title（参考訳）: 不均質環境のための軌道世界モデル
Authors: Shaofeng Yin, Jialong Wu, Siqiao Huang, Xingjian Su, Xu He, Jianye Hao, Mingsheng Long,
Abstract要約: 環境を横断するセンサーやアクチュエータの不均一性は、大規模な事前訓練された世界モデルを構築する上で大きな課題となる。我々は80の環境から100万以上のトラジェクトリからなる統一データセットUniTrajを紹介した。本稿では,様々なセンサやアクチュエータ情報を柔軟に処理し,環境ダイナミクスをコンテキスト内で捉えることのできる,新しいアーキテクチャであるTrajWorldを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 67.27233466954814
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Heterogeneity in sensors and actuators across environments poses a significant challenge to building large-scale pre-trained world models on top of this low-dimensional sensor information. In this work, we explore pre-training world models for heterogeneous environments by addressing key transfer barriers in both data diversity and model flexibility. We introduce UniTraj, a unified dataset comprising over one million trajectories from 80 environments, designed to scale data while preserving critical diversity. Additionally, we propose TrajWorld, a novel architecture capable of flexibly handling varying sensor and actuator information and capturing environment dynamics in-context. Pre-training TrajWorld on UniTraj demonstrates significant improvements in transition prediction and achieves a new state-of-the-art for off-policy evaluation. To the best of our knowledge, this work, for the first time, demonstrates the transfer benefits of world models across heterogeneous and complex control environments.
Abstract（参考訳）: 環境を横断するセンサーやアクチュエータの不均一性は、この低次元センサー情報の上に大規模な事前訓練された世界モデルを構築する上で大きな課題となる。本研究では、データ多様性とモデル柔軟性の両方において重要な伝達障壁に対処することにより、異種環境のための事前学習の世界モデルについて検討する。我々は80の環境から100万以上のトラジェクトリからなる統一データセットUniTrajを紹介した。さらに,様々なセンサやアクチュエータ情報を柔軟に処理し,コンテキスト内での環境動態を捉えることができる新しいアーキテクチャであるTrajWorldを提案する。 UniTraj上のTrajWorldの事前トレーニングでは、トランジッション予測が大幅に改善され、非政治評価のための新たな最先端技術が実現されている。我々の知る限りでは、この研究は、異種および複雑な制御環境における世界モデルの転送の利点を初めて示すものである。

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