論文の概要: Next Embedding Prediction Makes World Models Stronger

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.02765v1
• Date: Tue, 03 Mar 2026 09:04:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-04 21:38:10.72282
• Title: Next Embedding Prediction Makes World Models Stronger
• Title（参考訳）: 次世代の埋め込み予測で世界モデルがより強くなる
• Authors: George Bredis, Nikita Balagansky, Daniil Gavrilov, Ruslan Rakhimov,
• Abstract要約: 本稿では,デコーダフリーモデルベース強化学習エージェントNE-Dreamerを紹介する。 我々は、時間変換器を用いて、潜時状態列からの次のステップエンコーダ埋め込みを予測する。 DeepMind Control Suiteでは、NE-DreamerはDreamerV3と主要なデコーダフリーエージェントのパフォーマンスにマッチするか、上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.30425021795895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Capturing temporal dependencies is critical for model-based reinforcement learning (MBRL) in partially observable, high-dimensional domains. We introduce NE-Dreamer, a decoder-free MBRL agent that leverages a temporal transformer to predict next-step encoder embeddings from latent state sequences, directly optimizing temporal predictive alignment in representation space. This approach enables NE-Dreamer to learn coherent, predictive state representations without reconstruction losses or auxiliary supervision. On the DeepMind Control Suite, NE-Dreamer matches or exceeds the performance of DreamerV3 and leading decoder-free agents. On a challenging subset of DMLab tasks involving memory and spatial reasoning, NE-Dreamer achieves substantial gains. These results establish next-embedding prediction with temporal transformers as an effective, scalable framework for MBRL in complex, partially observable environments.
• Abstract（参考訳）: 時間的依存関係のキャプチャは、部分的に観察可能な高次元領域におけるモデルベース強化学習(MBRL)において重要である。 我々は、時間変換器を利用して遅延状態列から次のステップエンコーダ埋め込みを予測し、表現空間における時間的予測アライメントを直接最適化するデコーダフリーMBRLエージェントNE-Dreamerを紹介する。 このアプローチにより、NE-Dreamerは、復元損失や補助的な監督なしに、一貫性のある予測状態表現を学習することができる。 DeepMind Control Suiteでは、NE-DreamerはDreamerV3と主要なデコーダフリーエージェントのパフォーマンスにマッチするか、上回っている。 メモリと空間的推論を含むDMLabタスクの挑戦的なサブセットでは、NE-Dreamerは大幅に向上する。 これらの結果は、複雑で部分的に観測可能な環境下でのMBRLの有効でスケーラブルなフレームワークとして、時間変換器を用いた次埋め込み予測を確立する。

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