DRILL 논문, 픽셀 예측보다 정책 성능 높이는 월드 모델 제안

Zhaolu Kang이 이끄는 연구진은 다음 프레임을 정확히 예측하는 대신 정책 성능을 높이도록 비디오 월드 모델을 훈련하는 DRILL이라는 논문을 발표했다. NeurIPS 2026에서 공개된 이 방법에는 예측 오차에 가중치를 다시 부여하는 DRILL‑VWI와 메타 그래디언트 방식의 DRILL‑IMG, 두 가지 버전이 있다. 조작 시뮬레이터 5종에서 테스트한 결과, DRILL‑IMG는 기존 WMPO 기준 모델보다 성공률을 13.1포인트 높였다. 논문은 픽셀 오차가 작다고 해서 정책 성능이 더 좋아지는 것은 아니라고 주장한다.