論文の概要: An Introduction to World Models for Generalist Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.30789v1
• Date: Thu, 22 Oct 2026 06:08:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-24 02:08:44.232175
• Title: An Introduction to World Models for Generalist Agents
• Title（参考訳）: ジェネリストエージェントの世界モデル入門
• Abstract要約: 世界モデルは、ジェネラリストエージェントの開発に向けた有望な方向として現れてきた。 本稿では、世界モデルの概念を明確にし、ジェネラリストエージェントの開発におけるそれらの役割について統一的な視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.712673629681966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: World models have recently emerged as a promising direction toward developing generalist agents capable of understanding, predicting, and interacting with diverse environments. However, despite growing interest, the concept of a world model remains loosely defined, encompassing approaches ranging from predictive dynamics models and learned simulators to models that jointly generate future observations and actions. This introductory paper aims to clarify the concept of world models and provide a unified perspective on their role in developing generalist agents. Starting from the partially observable Markov decision process (POMDP) framework, we connect world modeling to classical control, dynamical systems, signal processing, and reinforcement learning. We introduce different approaches to world modeling, emphasizing the knowledge they capture, their learning objectives, and how they support decision-making. We further explore the relationship between world modeling and policy learning, highlighting how these capabilities can be unified through conditional prediction without requiring separate models. Rather than offering an exhaustive survey of existing methods, this paper focuses on fundamental concepts, modeling principles, and connections, with the goal of providing an accessible and unified introduction to world models for generalist agents.
• Abstract（参考訳）: 世界モデルは、様々な環境を理解し、予測し、相互作用するジェネラリストエージェントを開発するための有望な方向として最近登場した。 しかし、関心が高まりつつも、世界モデルの概念は緩やかに定義されており、予測力学モデルや学習シミュレーターから将来の観測と行動を共同で生成するモデルまで幅広いアプローチを包含している。 本論文は、世界モデルの概念を明確にし、ジェネラリストエージェントの開発におけるそれらの役割について統一的な視点を提供することを目的としている。 部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)フレームワークから始まり、世界モデリングを古典的な制御、力学系、信号処理、強化学習に結びつける。 我々は、世界モデリングに異なるアプローチを導入し、獲得した知識、学習目標、そして意思決定を支援する方法について強調する。 我々はさらに、世界モデリングと政策学習の関係を探求し、これらの能力が異なるモデルを必要とせずに条件付き予測によってどのように統合できるかを強調した。 本稿は,既存の手法を徹底的に調査するよりも,ジェネラリストエージェントのワールドモデルへのアクセシブルで統一的な導入を提供することを目標として,基本概念,モデリング原則,コネクティビティに焦点をあてる。

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