論文の概要: DreamLedger: Where to Refuse World-Model Imagination Using Execution-Settled Credit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23863v3
• Date: Wed, 02 Sep 2026 08:30:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-03 15:35:44.733256
• Title: DreamLedger: Where to Refuse World-Model Imagination Using Execution-Settled Credit
• Title（参考訳）: DreamLedger: 実行段階のクレジットを使って世界モデルイマジネーションを再利用する方法
• 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。 モデルが間違っているというよりも、ゲートが拒否する場所の永続的なクレジットが変わります。 我々は,DreamerV3,TD-MPC2,V-JEPA 2-ACマウントの3つの模擬ドメインと実フランカについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.081254027365109
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: World-model predictions increasingly inform robot actions, yet instantaneous, model-internal reliability signals do not record where comparable imagination has failed. DreamLedger treats reliability as a persistent deployment object: execution-settled credit indexed by condition, region, and horizon, queried before use. Predictions consumed by the planner become claims settled against arriving reality without manual labels. Credit gates consumption; tickets and replayable logs preserve auditability. Persistent credit changes where the gate refuses rather than what the model gets wrong: 69% of denials occur in cells with prior failures, episode-local resets triple off-target denials in healthy conditions, and persistent credit halves burned imagination under localized recurrent degradation, at the cost of task completion. At matched refusal volume, every arm that removes the books or their persistence raises the per-spend burn rate, while a rate-matched random gate reduces task success without a burn-rate advantage in the healthy regimes; in a degraded regime with collapsed completion, random refusal regains a burn-rate advantage. We evaluate three simulated domains, unmodified DreamerV3, TD-MPC2, and V-JEPA 2-AC mounts, and a real Franka. Paired quadrotor evaluation shows credit gating reduces burned imagination by 62% (95% CI 43-81%) versus blind consumption. Settlement-grounded calibration yields moderate, seed-consistent operating points. In manipulation, the ledger completes +5.4pp more tasks than rate-matched random refusal, while trading success for verification against the no-books verifier (probes 0.55 vs. 1.00 at success 0.90 vs. 0.93). The trust layer spans decoder-, latent-, and token-space interfaces. On hardware, a failure loop is re-priced online, at 5 cm all counterfactual refusals land on the lowest-credit class, and all 1,062 registered spends replay from audit logs.
• Abstract（参考訳）: 世界モデルの予測はロボットの動きをますます知らせるが、モデル内部の信頼性信号は、同等の想像力がどこで失敗したかを記録しない。 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。 プランナーが消費する予測は、手動のラベルなしで現実に到達することに対して決着をつける。 クレジットゲートは消費され、チケットと再生可能なログは監査性を保持します。 69%のデニアルが失敗する細胞で発生し、エピソードローカルリセットは正常な状態において3つのオフターゲットデニアルをトリプルオフターゲットデニアルに設定し、持続的なクレジットハーフは、局所的な再帰的劣化の下で想像力を燃やし、タスク完了のコストがかかる。 一致した拒絶量では、本またはその持続性を除去するすべてのアームは、スペンド当たりの燃焼率を上昇させ、一方、レート整合ランダムゲートは、健全な状態においてバーンレートの利点なしでタスクの成功を減少させる。 我々は,DreamerV3,TD-MPC2,V-JEPA 2-ACマウントの3つの模擬ドメインと実フランカについて検討した。 Paired Quarotor の評価では、クレジットゲーティングは、視覚的消費と比較して、燃えた想像力を 62%(95% CI 43-81%)削減している。 落ち着いたキャリブレーションは、適度で種一貫性のある操作点をもたらす。 操作において、台帳はレートマッチングされたランダムな拒絶よりも+5.4ppのタスクを完了し、ノンブック検証器に対する検証で成功した(成功率0.55対1.00対0対0.93)。 信頼層はデコーダ、ラテント、トークン空間のインターフェイスにまたがる。 ハードウェア上では、障害ループはオンラインで再価格設定され、5cmの反ファクトリファクトが最下位クラスに着陸し、1,062の登録済みのすべての監査ログからリプレイに費やされる。

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