Simulus는 다양한 모드의 입력과 연속적인 행동을 처리할 수 있는, 모듈화된 토큰 기반 월드 모델(TBWM) 에이전트입니다. 기존의 TBWM의 한계점인 시각적 입력과 이산적 행동만 처리하는 점을 극복하고, 내재적 동기 부여와 우선 순위 월드 모델 재생을 통합하여 샘플 효율성을 향상시켰습니다. 세 가지 다양한 벤치마크에서 기존의 계획 없는 WM들에 비해 최첨단의 샘플 효율성을 달성하였으며, ablation study를 통해 각 구성 요소의 기여도와 시너지 효과를 분석했습니다. 모듈 구성요소는 다중 모드 토큰화 프레임워크, 내재적 동기 부여, 우선 순위 WM 재생, 그리고 보상 및 수익 예측을 위한 회귀-분류 방식을 포함합니다. 코드와 모델 가중치는 공개적으로 제공됩니다.