official_blog:260113_analysis-of-benchmarking-world-model-learning

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--- official_blog:260113_analysis-of-benchmarking-world-model-learning [2026/01/13 22:24] – [補足／論文要約：世界モデル学習のベンチマーク (WorldTest)] 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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 ===== 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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 ===== 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 =====
-この論文は、人工知能が単なる統計的なパターンマッチングを超えて、**現実世界の仕組みをシミュレートする「世界モデル（World Model）」**を真に獲得しているかを測定するための新しい評価手法を提案しています。
+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 =====
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-{{tag>260113 Neuraxon }}
+{{tag>260113 Neuraxon news }}

official_blog/260113_analysis-of-benchmarking-world-model-learning.1768343089.txt.gz · 最終更新: 2026/01/13 22:24 by d.azuma