論文の概要: DreamLedger: Execution-Settled Credit Files for World-Model Imagination in Robot Decision Loops

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23863v1
• Date: Mon, 24 Aug 2026 22:12:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-26 14:09:34.64407
• Title: DreamLedger: Execution-Settled Credit Files for World-Model Imagination in Robot Decision Loops
• Title（参考訳）: DreamLedger: ロボット決定ループにおけるワールドモデルイマジネーションのための実行ファイル
• Abstract要約: DreamLedgerは、信頼性を永続的なデプロイオブジェクトとして扱う。 各消費予測はクレームとして登録される。 すべての依存イベントは、依存チケットと再生可能なログを通じて監査可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.081610854729677
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robots are beginning to act on world-model predictions, yet reliability is still expressed through instantaneous, model-internal signals. DreamLedger instead treats reliability as a persistent deployment object: an execution-settled credit file recording how often consumed predictions are borne out, indexed by operating condition, region, and prediction horizon, and consulted before each use. Each consumed prediction is registered as a claim; attributable outcomes are settled against arriving reality at zero labeling cost, an attribution stage excludes measurement-contaminated outcomes, and a settlement-supervised head complements sparse bins. The resulting credit gates consumption: low-credit predictions shorten the dependent horizon or trigger additional observation; every reliance event remains auditable via dependency tickets and replayable logs. We evaluate DreamLedger in three simulated domains (indoor flight, tabletop manipulation, 2D navigation), via mounts on unmodified DreamerV3, TD-MPC2, and V-JEPA 2-AC, and on a real Franka manipulator. Claim failure is dose-monotone in all 12 held-out condition-horizon cells. Credit-gated planning reduces burned imagination (consumed claims that later fail to redeem) by 62% (95% CI 43-81%) versus blind consumption, with equal success and comparable collision rates. At matched risk targets, persistent books cut verification probes from 1.00 to 0.36/episode in manipulation, at success 0.94 versus 0.98; settlement-grounded calibration retains moderate, seed-consistent operating points unlike raw instantaneous gates. The same trust layer operates across decoder-, latent-, and token-space interfaces, including V-JEPA 2-AC settled on real robot frames. On hardware, settlement remains operational under real sensing and contact noise, a deployment failure loop is re-priced online, and all 1,062 registered spends replay from the audit logs.
• Abstract（参考訳）: ロボットは、世界モデル予測に取り組み始めているが、信頼性は、いまだに瞬時にモデル内部の信号によって表現されている。 DreamLedgerは、信頼性を永続的なデプロイオブジェクトとして扱う。実行設定のクレジットファイルは、どれだけ頻繁に消費される予測が出力され、操作条件、リージョン、予測水平線によってインデックス付けされ、使用前に相談されるかを記録する。 各消費予測はクレームとして登録され、帰属結果がゼロラベルコストで到着現実に対して決着し、帰属段階が測定汚染結果を除外し、決済監督されたヘッドがスパースビンを補完する。 結果として生じるクレジットゲートの消費: 低クレジットの予測は依存する地平線を短くしたり、追加の観測をトリガーする。 我々は,DreamLedgerを3つの模擬ドメイン(屋内飛行,テーブルトップ操作,2Dナビゲーション)で評価し,未修正DreamerV3,TD-MPC2,V-JEPA2-AC,実フランカマニピュレータで評価した。 クレーム障害は、12の保留状態-ホライゾン細胞全てにおいて、線量モノトンである。 クレジット付き計画では、焼かれた想像力を62%(95% CI 43-81%)減らし、同じ成功と同等の衝突率で減少させる。 一致したリスク目標において、永続的な書籍は、操作時の検証プローブを1.00から0.36/episodeに削減し、成功率0.94と0.98に制限した。 同じ信頼層は、実際のロボットフレームに固定されたV-JEPA 2-ACを含むデコーダ、ラテント、トークン空間のインターフェースで動作する。 ハードウェア上では、実際のセンサとコンタクトノイズの下で決済が動作し、デプロイ失敗ループがオンラインで再価格設定され、登録された1,062が監査ログからリプレイに費やされている。

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