DRILL論文、画素予測より方策の有用性を重視した世界モデル学習を提案

Zhaolu Kang氏らの研究チームは、次のフレームを正確に予測するのではなく、方策の性能向上を目指して動画世界モデルを学習させる手法「DRILL」の論文を発表した。NeurIPS 2026で発表されたこの手法には、予測誤差に重み付けするDRILL‑VWIと、メタ勾配を用いるDRILL‑IMGの2種類がある。5つの操作シミュレーターでのテストでは、DRILL‑IMGの成功率は従来のWMPOベースラインを13.1ポイント上回った。論文は、画素誤差が小さくても、より優れた方策が得られるとは限らないと論じている。