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official-blog:260113_analysis-of-benchmarking-world-model-learning [2026/01/26 02:07] – ↷ official_blog:260113_analysis-of-benchmarking-world-model-learning から official-blog:260113_analysis-of-benchmarking-world-model-learning へページを移動しました。 d.azumaofficial-blog:260113_analysis-of-benchmarking-world-model-learning [2026/02/12 13:02] (現在) – [結論] d.azuma
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 著者らはこの枠組みに基づき、43種類の仮想環境と129のタスクから構成されるベンチマークAutumnBenchを開発しました。実験の結果、現在の最新AIモデルは人間のパフォーマンスに及ばず、単に計算量を増やすだけでは解決できない課題があることが浮き彫りになりました。この成果は、AIがより汎用的な世界モデルを獲得するための新たな指針を提示しています。 著者らはこの枠組みに基づき、43種類の仮想環境と129のタスクから構成されるベンチマークAutumnBenchを開発しました。実験の結果、現在の最新AIモデルは人間のパフォーマンスに及ばず、単に計算量を増やすだけでは解決できない課題があることが浮き彫りになりました。この成果は、AIがより汎用的な世界モデルを獲得するための新たな指針を提示しています。
  
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 ===== 1. 「世界モデル」の本質的な定義 ===== ===== 1. 「世界モデル」の本質的な定義 =====
  
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