研究者らは、既存のロボット向け世界モデルにシミュレーション上の失敗例を追加する手法「CureWM」を発表した。成功した実演から別の行動を作り、その結果をシミュレーションまたは実機アームで検証したうえで、確認済みの失敗例を使ってモデルを微調整する。保留していたLIBEROの484タスクで検証したところ、4つの微調整済みモデルにおける過度な楽観は80％から30～43％に低下した。実機ロボットのテストでは、誤った成功のスコアが90％から33％に下がった。
なぜ重要か
誤った成功予測が減れば、現実世界でロボットを稼働させる際に、プランナーが危険な行動を避けやすくなる。
