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--- official_blog:260113_analysis-of-benchmarking-world-model-learning [2026/01/13 22:10] – [WorldTest フレームワーク] d.azuma
+++ official_blog:260113_analysis-of-benchmarking-world-model-learning [2026/01/13 23:12] (現在) – [Neuraxon のアプローチ] d.azuma
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 図1：WorldTestフレームワークとAutumnBenchインスタンスの概要。エージェントはまず外部報酬なしで環境とインタラクトして世界モデルを構築し、その後、派生課題に基づいて評価されます。左上のボックスには、AutumnBenchの9つのサンプル環境が表示されています。中央の黄色の注釈は、AutumnBenchのヒューマンインターフェースにおける主要なUI要素について説明しています。
+ワールドテストフレームワークの例。Warrier [[https://arxiv.org/abs/2510.19788|et al. 2025]] より。
   * **1つ目：軌道の予測:**
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 ===== Neuraxon のアプローチ =====
-Neuraxonでは、時間をシステムの状態の一部として扱います。
+**[[tag/Neuraxon]]** では、時間をシステムの状態の一部として扱います。
   * **ダイナミクスの保持:**
     * 内部変数は明示的なダイナミクスを通じて存在し、持続し、進化し、変化します。
     * システムは世界を「記憶」するのではなく、世界をアクティブに保ちます。
   * **適応能力:**
     * これはLLMでは実現できないこと、つまりルールの変化に応じて構造を適応させることを可能にします。
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 **参考文献:**
 Warrier, A., Nguyen, D., Naim, M., Jain, M., Liang, Y., Schroeder, K., & Tavares, Z. (2025). Benchmarking World-Model Learning. arXiv preprint arXiv:2510.19788.
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+===== 補足／論文要約：世界モデル学習のベンチマーク (WorldTest)  Gemini による解説 =====
+この研究論文は、人工知能が**環境の仕組みを深く理解する能力を測定するための新しい評価手法、WorldTest**を提案しています。従来の評価法は単純な予測や報酬獲得に偏っていましたが、本手法は報酬のない探索段階と、その後に続く未知の課題への対応力を切り離して評価するのが特徴です。
+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。
+{{:official_blog:unnamed_2_-min.png|NotebookLM よる描画}}
+===== 1. 「世界モデル」の本質的な定義 =====
+世界モデルとは、システムが環境の動的な性質を内部的に表現し、それを利用して予測や計画を行う能力を指します。
+  * **予測と期待:**
+    * 脳や知的なシステムは、次に何が起こるかを常に予測しています。
+  * **エラーの修正:**
+    * 予測と現実にズレが生じたとき、システムは即座に内部モデルを更新（修正）し、一貫性を保ちます。
+  * **時間的な連続性:**
+    * 断片的な情報ではなく、時間の経過とともに進化し続ける「内部状態」を維持する能力です。
+===== 2. 既存のベンチマークが抱える限界 =====
+従来のAI評価手法では、システムが本当に「理解」しているのかを判別できませんでした。
+  * **報酬によるバイアス:**
+    * 強化学習では報酬を最大化する「特定の行動」だけを学習してしまい、環境の仕組み（ロジック）そのものを理解していない場合があります。
+  * **静的な推論:**
+    * 従来のテストの多くは静的な画像やテキストの関係性を問うものが多く、時間的な変化や相互作用を伴う「動的な世界」を評価できていません。
+===== 3. WorldTest：新しい評価フレームワーク =====
+著者らは、世界モデルの有無を厳密にテストするために、2段階の評価プロセスを導入しました。
+  - **第1段階：報酬なしの自由探索:**
+    * エージェントに特定の目的（報酬）を与えず、環境内で自由に動かします。ここでエージェントは純粋に「この世界はどう動くか」というモデルを構築します。
+  - **第2段階：派生課題による評価:**
+    * 学習した環境をベースに、全く新しい目標を与えます。世界モデルが構築されていれば、事前の追加学習なしで即座に新しい状況に適応できます。
+===== 4. 評価のための3つの主要な課題 =====
+WorldTestでは、知的な存在が持つべき3つの基本能力を測定します。
+  * **軌道の予測能力:**
+    * 途中経過が見えない状態でも、最終的な結果や経過時間をシミュレーションできるか。
+  * **ダイナミクスの変化検出:**
+    * 環境のルールが変更された際、古い知識を捨てて「新しいルールに変わった瞬間」を正確に認識できるか。
+  * **柔軟なプランニング:**
+    * 障害物やルート変更が発生しても、内部モデルを更新しながら目的地へ到達できるか。
+===== 5. 現在のAI（LLM等）における主要な課題 =====
+実験の結果、現行の最先端モデル（大規模言語モデルなど）には、世界モデルの構築を阻む以下の弱点が確認されました。
+  * **情報の更新不全:**
+    * 以前のデータと矛盾する情報が現れても、以前に学習した「統計的な尤もらしさ」を優先してしまい、矛盾を無視して古いルールを適用し続ける傾向があります。
+  * **メタ認知の欠如:**
+    * 「何が分かっていないか」を判断し、情報を補うための中立的な行動（観察やリセット）を戦略的に選ぶことができません。
+  * **非動的な内部状態:**
+    * 時間とともに自律的に進化する変数を持たず、入力に対する「一回限りの応答」の繰り返しに留まっていることが失敗の原因です。
+===== 結論 =====
+真の知能を実現するためには、より大規模なデータやパラメータの追加ではなく、アーキテクチャそのものを「時間軸を含んだ動的な世界モデルを構築・更新できる形式」へと転換する必要があることが示唆されています。
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