論文の概要: Predictive but Not Plannable: RC-aux for Latent World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07278v1
• Date: Fri, 08 May 2026 05:43:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 19:43:38.83084
• Title: Predictive but Not Plannable: RC-aux for Latent World Models
• Title（参考訳）: 予測はできるが計画できない: RC-auxの潜在世界モデル
• Abstract要約: 到達可能性補正補助(RC-aux) 本稿では,このミスマッチに対する軽量な補正法であるReachability-Correctionssisted (RC-aux)を提案する。 RC-auxは世界モデルのバックボーンを変更せず、2つの軸に沿って計画に沿った監督を追加する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.63243875072762
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A latent world model may achieve accurate short-horizon prediction while still inducing a latent space that is poorly aligned with planning. A key issue is spatiotemporal mismatch: these models are often trained with local predictive supervision, but deployed for long-horizon goal-directed search in latent spaces where Euclidean distance may not reflect what is reachable within a finite action budget. We present the Reachability-Correction auxiliary objective (RC-aux), a lightweight correction for this mismatch in reconstruction-free latent world models. RC-aux keeps the world-model backbone unchanged and adds planning-aligned supervision along two axes. Along the time axis, multi-horizon open-loop prediction trains the model beyond one-step consistency. Along the space axis, budget-conditioned reachability supervision, together with temporal hard negatives, encourages the latent space to distinguish states that are eventually reachable from those reachable within the current planning horizon. At test time, the learned reachability signal can also be used by a reachability-aware planner to favor trajectories that are both goal-directed and attainable under the available budget. We instantiate RC-aux on LeWorldModel and evaluate it under both continuation-training and matched-from-scratch settings. Across goal-conditioned pixel-control tasks and a LIBERO-Goal extension, RC-aux improves LeWM-style planning with modest additional cost. These results suggest that planning with latent world models depends not only on predictive accuracy, but also on whether the learned representation encodes the temporal and geometric structure required by downstream search. The code is available at https://github.com/Guang000/RC-aux.
• Abstract（参考訳）: 潜在世界モデルは、計画に不整合な潜在空間を誘導しながら、正確な短水平予測を達成することができる。 これらのモデルは、しばしば局所的な予測監督で訓練されるが、ユークリッド距離が有限の行動予算の範囲内で到達可能なことを反映しない潜在空間において、長期の目標指向探索のために展開される。 本稿では,このミスマッチに対する軽量な補正手法であるReachability-Correctionssisted objective (RC-aux)を提案する。 RC-auxは世界モデルのバックボーンを変更せず、2つの軸に沿って計画に沿った監督を追加する。 時間軸に沿って、マルチ水平開ループ予測は1ステップの一貫性を超えたモデルを訓練する。 空間軸に沿って、予算条件付き到達可能性監視(英語版)は、時間的強硬な負とともに、現在の計画地平線内で到達可能な状態と最終的に到達可能な状態とを区別するよう潜在空間を奨励する。 テスト時には、学習した到達性信号はリーチビリティを意識したプランナーが使用して、目標指向かつ利用可能な予算下で達成可能な軌跡を選択できる。 我々は、LeWorldModel上でRC-auxをインスタンス化し、継続トレーニングと一致スクラッチ設定の両方で評価する。 目標条件付きピクセル制御タスクとLIBERO-Goal拡張を含むRC-auxは、LeWMスタイルのプランニングを少しのコストで改善する。 これらの結果は、潜在世界モデルによる計画は、予測精度だけでなく、学習された表現が下流探索に必要な時間的・幾何学的構造を符号化するかどうかにも依存していることを示唆している。 コードはhttps://github.com/Guang000/RC-auxで公開されている。

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