Fugu-MT 論文翻訳(概要): Understanding the limits of latent world models

論文の概要: Understanding the limits of latent world models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.37588v1
Date: Tue, 27 Oct 2026 17:25:50 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-10-28 21:04:31.732425
Title: Understanding the limits of latent world models
Title（参考訳）: 潜在世界モデルの限界を理解する
Abstract要約: 本稿では,環境遷移マップと学習潜在ダイナミクスの等価条件として,忠実潜在世界モデルの概念を紹介する。アート潜在世界モデルの研究状況全体では、環境のダイナミクスを忠実にモデル化することで、その課題を解決できるものはないことが分かっています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0104149319910762
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: World models are widely proposed as core components for enabling agents to reason over long temporal and spatial horizons. Yet current evaluations often emphasize task performance while providing limited insight into whether learned world models acquire predictive latent dynamics that reflect the underlying structure of the environment. Here we introduce the concept of faithful latent world models as an equivariance condition between the environment's transition map and the learned latent dynamics. We propose latent rollout consistency (LRC) as a metric to evaluate action-conditioned latent prediction. Strikingly, we find that across the studied state of the art latent world models, none solves the task by actually faithfully modeling the dynamics of the environment.
Abstract（参考訳）: 世界モデルは、時間的および空間的地平線上でエージェントが推論できるためのコアコンポーネントとして広く提案されている。しかし、現在の評価はしばしばタスクパフォーマンスを強調し、学習された世界モデルが環境の基盤構造を反映した予測潜在力学を習得するかどうかについての限られた洞察を与えている。ここでは、環境の遷移マップと学習された潜伏ダイナミクスの同値条件として、忠実潜伏世界モデルの概念を紹介する。動作条件付き遅延予測を評価する指標として,潜時ロールアウト一貫性(LRC)を提案する。興味深いことに、研究されている最先端の潜在的世界モデルの中で、環境のダイナミクスを忠実にモデル化することによって、その課題を解決するものは存在しない。

関連論文リスト

Exploring Temporal Context-Aware Physical Grounding in Latent World Models [22.96783870991273]
$mathcalG$-JEPAは、潜在世界モデルの物理的グラウンドに時間的コンテキストを組み込む。 $mathcalG$-JEPAは、学習したモデルを事前誘導されたアクションプランニングと結合する。実験では、操作タスクの計画性能が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (2026-10-20T16:30:27Z)
AnyGoal: On World Model Generalization Beyond Expert Rollouts [21.56690107929585]
本研究では,データカバレッジ,動的一般化,下流計画性能の関係について検討する。我々は、広く使われている世界モデル環境から構築されたゴールシフトタスクのバリエーションのベンチマークであるAnyGoalを紹介する。現在のモデルは、これらの組換えによる失敗を一貫して示している。
論文参考訳（メタデータ） (2026-10-19T17:59:05Z)
World Model Interpretability: From Decoding Representations to Understanding Latent Worlds [68.41122056455514]
JEPAの潜伏変数が予測とアクションのために内部状態になるにつれて、解釈可能性は、エンコードしたものを超えて、潜伏変数の相互作用方法に移行する必要がある、と私たちは主張する。このパースペクティブは、非コーディング表現から、潜在世界への理解、検証、行動へと注意を移す、より広範な潜在世界解釈可能性アジェンダを提唱することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2026-10-18T14:29:13Z)
World Action Models: The Next Frontier in Embodied AI [123.5787299299832]
VLA(Vision-Language-Action)モデルは、具体的政策学習のための強力なセマンティックな一般化を実現している。彼らは、物理的な世界が介入の下でどのように進化するかを明示的にモデル化することなく、リアクティブな観察から行動へのマッピングを学ぶ。成長するこの制限には、世界モデル、環境ダイナミクスの予測モデル、アクション生成パイプラインを統合することで対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-05-12T13:10:52Z)
Earth-o1: A Grid-free Observation-native Atmospheric World Model [81.55899748753434]
我々は、構造的制約を克服する観測ネイティブな大気圏モデルであるEarth-o1を提示する。多様なセンサー入力を統一されたグリッドフリーな力学場に統合することにより、モデルは空間と時間の大気状態を自律的に前進させる。本稿では,このパラダイムにより,明示的な数値解法のオーバーヘッドを伴わずに,直接的,リアルタイムな予測とクロスセンサ推論が可能となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2026-05-07T14:27:48Z)
The Trinity of Consistency as a Defining Principle for General World Models [106.16462830681452]
一般世界モデルは、客観的物理法則を学習し、シミュレートし、推論することができる。本稿では,一般世界モデルに必要な基本的特性を定義するための理論的枠組みを提案する。我々の研究は、現在のシステムの限界と将来の進歩のためのアーキテクチャ要件の両方を明確にし、一般的な世界モデルへの原則的な経路を確立します。
論文参考訳（メタデータ） (2026-02-26T16:15:55Z)
Aligning Agentic World Models via Knowledgeable Experience Learning [68.85843641222186]
環境フィードバックをシンセサイザー化したWorld Knowledge Repositoryを構築するフレームワークであるWorldMindを紹介する。 WorldMindは、優れたクロスモデルとクロス環境転送性を備えたベースラインよりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (2026-01-19T17:33:31Z)
SmallWorlds: Assessing Dynamics Understanding of World Models in Isolated Environments [15.243547292947397]
我々はSmallWorld Benchmarkを紹介した。これは、分離された、正確に制御された動的条件下での世界モデル能力を評価するために設計されたテストベッドである。我々は、Recurrent State Space Model、Transformer、Diffusion Model、Neural ODEなどの代表的アーキテクチャ上で、完全に観測可能な状態空間で包括的な実験を行う。実験結果から, これらのモデルが環境構造を効果的に把握し, ロールアウトによる予測がいかに悪化するかが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (2025-11-28T18:56:02Z)
A Step Toward World Models: A Survey on Robotic Manipulation [58.8419978790227]
本稿では,ロボット操作の手法のレビューを通じて,世界モデルのコア機能を示すアプローチについて考察する。我々は、認識、予測、制御にまたがる役割を分析し、主要な課題と解決策を特定し、完全に実現された世界モデルが持つべきコアコンポーネント、能力、機能を蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-10-31T00:57:24Z)
Toward Stable World Models: Measuring and Addressing World Instability in Generative Environments [9.870616615997973]
本稿では,世界安定という特性に着目し,世界モデルにおけるコンテンツ保存能力の向上に関する新しい研究について述べる。近年の拡散型生成モデルでは、強化学習や対話型ゲームエンジンなどの応用において重要な没入型および現実的な環境の合成が進んでいる。本研究では、世界モデルに一連のアクションを実行させ、その逆で初期視点に戻すことで、世界安定性を測定するための評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-11T07:38:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。