World-Action Models전문가
DEWO: 행동 모방을 넘어 직접 경험으로 월드 모델 최적화
DEWO는 World-Action Model(WAM)이 배치 후 경험에서 행동 모방과 함께 관찰된 시각적 미래를 학습하도록 만든 프리프린트 방법이다. 다섯 개 DexJoCo 과제에서 세 가지 WAM 구조의 평균 성공률을 높였고, 실제 Wuji, Sharpa 손 플랫폼 3×3 그리드 평가에서 두 차례 배치 학습 후 초기 성공이 있던 셀의 성공률을 51.0%에서 71.7%로 끌어올렸다. 성공과 실패의 시각적 미래를 모두 예측 목표로 쓰는 지속적 세계 모델 학습이 제어 개선에 기여한다는 점을 보였다.