論文の概要: The Global Neural World Model: Spatially Grounded Discrete Topologies for Action-Conditioned Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16585v1
• Date: Fri, 17 Apr 2026 15:12:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.091505
• Title: The Global Neural World Model: Spatially Grounded Discrete Topologies for Action-Conditioned Planning
• Title（参考訳）: グローバル・ニューラル・ワールド・モデル:アクション・コンシデント・プランニングのための空間的空間的離散的トポロジー
• Abstract要約: 我々は、トポロジカル量子化を実現する自己安定化フレームワークであるGNWM(Global Neural World Model)を提案する。 JEPA(Joint-Embedding Predictive Architecture)として活動する 筆者らは, このアーキテクチャにより, 「グリッドスナッピング」 を固有誤差補正機構として利用することにより, 自己回帰ロールアウト時の多様体のドリフトを防止することができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9137554315375919
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present the Global Neural World Model (GNWM), a self-stabilizing framework that achieves topological quantization through balanced continuous entropy constraints. Operating as a continuous, action-conditioned Joint-Embedding Predictive Architecture (JEPA), the GNWM maps environments onto a discrete 2D grid, enforcing translational equivariance without pixel-level reconstruction. Our results show this architecture prevents manifold drift during autoregressive rollouts by using grid ``snapping'' as a native error-correction mechanism. Furthermore, by training via maximum entropy exploration (random walks), the model learns generalized transition dynamics rather than memorizing specific expert trajectories. We validate the GNWM across passive observation, active agent control, and abstract sequence regimes, demonstrating its capacity to act not just as a spatial physics simulator, but as a causal discovery model capable of organizing continuous, predictable concepts into structured topological maps.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,バランスの取れた連続エントロピー制約による位相量子化を実現する自己安定化フレームワークであるGNWMを提案する。 GNWMは、連続的かつ行動条件付き合同埋め込み予測アーキテクチャ(JEPA)として運用され、環境を個別の2Dグリッドにマッピングし、ピクセルレベルの再構成なしに翻訳の等価性を強制する。 以上の結果から,本アーキテクチャは,グリッド<snapping''をネイティブな誤り訂正機構として利用することにより,自動回帰ロールアウト時の多様体のドリフトを防止することができる。 さらに、最大エントロピー探索(ランダムウォーク)によるトレーニングにより、モデルは特定の専門家軌道を記憶するのではなく、一般化された遷移力学を学ぶ。 我々は,GNWMを受動的観測,アクティブエージェント制御,抽象的シーケンス構造にわたって検証し,空間物理学シミュレータとしてだけでなく,連続的かつ予測可能な概念を構造化された位相マップに整理可能な因果探索モデルとして機能する能力を示した。

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