論文の概要: MASS: Multiplayer World Models with Authoritative Shared State

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.06257v2
• Date: Mon, 10 Aug 2026 06:56:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-11 13:55:18.725075
• Title: MASS: Multiplayer World Models with Authoritative Shared State
• Title（参考訳）: MASS: 権威共有状態を持つマルチプレイヤーワールドモデル
• Abstract要約: MASS (Multiplayer world model with Authoritative Shared State) はマルチプレイヤーゲームアーキテクチャにインスパイアされている。 学習されたLogic Engineは、グローバルで権威のある型付きステートをジョイントアクションから前進させる。 学習されたレンダリングエンジンは、要求されたカメラに対して、独立して一貫したビューを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.85526248184442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current video world models struggle in multiplayer environments because they entangle world state with view-dependent visual latents, leading to redundant compute, view inconsistencies, and poor scalability. We propose MASS (Multiplayer world models with Authoritative Shared State) to resolve this limitation. Inspired by multiplayer game architectures, MASS disentangles world dynamics and view rendering. A learned Logic Engine advances a global, authoritative typed state from joint actions without any hand-written transition function, acting as the sole recurrent memory and synchronization reference. From this shared state, a learned Rendering Engine generates independent and consistent views for any requested camera on demand. This explicit disentangling allows MASS to achieve superior state accuracy and lower cross-view inconsistency compared to state-of-the-art multi-view baselines on a matched multiplayer Snake benchmark. It advances predicted worlds with 1,024 concurrent players for 10,000 recurrent steps. Our results show that explicit, authoritative state modeling provides a practical foundation for scalable and consistent multi-agent world simulation.
• Abstract（参考訳）: 現在のビデオワールドモデルは、ビュー依存の視覚遅延と世界状態が絡み合っており、冗長な計算、ビューの不整合、スケーラビリティの低下につながるため、マルチプレイヤー環境で苦労している。 我々はこの制限を解決するためにMASS (Multiplayer world model with Authoritative Shared State)を提案する。 マルチプレイヤーゲームアーキテクチャにインスパイアされたMASSは、ワールドダイナミクスとビューレンダリングを分離する。 学習されたLogic Engineは、手書きのトランジション関数を使わずに、グローバルで権威のある型付きステートをジョイントアクションから前進させ、唯一のリカレントメモリと同期参照として機能する。 この共有状態から、学習されたレンダリングエンジンは、要求されたカメラに対して、独立して一貫したビューを生成する。 この明示的なアンタングリングにより、MASSは、マッチしたマルチプレイヤーSnakeベンチマークの最先端のマルチビューベースラインと比較して、状態精度とクロスビューの不整合性が向上する。 1万回のステップで1024人の同時プレイヤーで予測世界を前進させる。 この結果から,明示的で権威のある状態モデリングは,スケーラブルで一貫したマルチエージェント・ワールド・シミュレーションの実践的基盤となることが示唆された。

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