論文の概要: Critiques of World Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05169v1
- Date: Mon, 07 Jul 2025 16:23:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.514746
- Title: Critiques of World Models
- Title（参考訳）: 世界モデル批判
- Authors: Eric Xing, Mingkai Deng, Jinyu Hou, Zhiting Hu,
- Abstract要約: 我々は、世界モデルの第一の目的は、目的的推論と行動のために、現実世界のあらゆる実行可能な可能性をシミュレートすることであると主張している。
本稿では,階層的・多層的・混合的連続・離散的表現に基づく汎用世界モデルのための新しいアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.85362493719642
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: World Model, the supposed algorithmic surrogate of the real-world environment which biological agents experience with and act upon, has been an emerging topic in recent years because of the rising needs to develop virtual agents with artificial (general) intelligence. There has been much debate on what a world model really is, how to build it, how to use it, and how to evaluate it. In this essay, starting from the imagination in the famed Sci-Fi classic Dune, and drawing inspiration from the concept of "hypothetical thinking" in psychology literature, we offer critiques of several schools of thoughts on world modeling, and argue the primary goal of a world model to be simulating all actionable possibilities of the real world for purposeful reasoning and acting. Building on the critiques, we propose a new architecture for a general-purpose world model, based on hierarchical, multi-level, and mixed continuous/discrete representations, and a generative and self-supervision learning framework, with an outlook of a Physical, Agentic, and Nested (PAN) AGI system enabled by such a model.
- Abstract（参考訳）: 生物エージェントが経験し行動する現実世界環境のアルゴリズム的サロゲートと考えられる世界モデルは、人工(一般)知能を持つ仮想エージェントを開発する必要性が高まっているため、近年注目されている。
世界モデルとは何なのか、どのように構築するか、どのように使うのか、どのように評価するかについては、多くの議論がある。
このエッセイでは、有名なSF古典『ダイン』の想像から始まり、心理学文学における「仮説的思考」の概念からインスピレーションを得て、世界モデリングに関する数流の思想を批判し、世界モデルの第一の目的は、目的的推論と行動のために現実世界のあらゆる実行可能な可能性をシミュレートすることであると主張している。
本稿では, 階層的, 多層的, 混合的連続・離散的表現に基づく汎用世界モデルのための新しいアーキテクチャと, 物理, エージェント, ネストされた(PAN)AGIシステムの展望を取り入れた生成的, 自己超越的学習フレームワークを提案する。
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