Cloning Deterministic Worlds: The Critical Role of Latent Geometry in Long-Horizon World Models

Wed, 22 Apr 2026 08:12:28 GMT

### 저자

Zaishuo Xia, Yukuan Lu, Xinyi Li, Yifan Xu, Yubei Chen

### 💡 개요

이 논문은 복잡하고 동적인 환경에서 에이전트의 사고, 계획, 추론 능력을 향상시키는 데 필수적인 월드 모델의 정확성을 높이는 것을 목표로 합니다. 특히, 기존 월드 모델이 무작위적인 오픈 월드 생성에 집중하는 반면, 이 연구는 고정된 3D 결정론적 세계를 충실하게 복제하는 월드 모델 구축이라는 근본적인 문제를 해결합니다. 이를 위해 잠재 공간의 기하학적 구조가 장기적 예측 정확도의 핵심 병목임을 밝히고, 시간적 대조 학습 원리를 기하학적 정규화로 적용하여 이러한 문제를 해결하는 Geometrically-Regularized World Models (GRWM)를 제안합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 잠재 표현의 기하학적 구조가 월드 모델의 장기적 예측 정확도를 결정하는 가장 중요한 요소임을 입증했습니다.

- 시간적 대조 학습을 활용한 기하학적 정규화가 잠재 공간을 물리적 상태 매니폴드를 더 잘 반영하도록 큐레이션하는 효과적인 방법임을 보여주었습니다.

- 제안된 GRWM 방법론은 표준 오토인코더에 쉽게 통합될 수 있으며, 세계 모델의 충실도를 향상시키는 간단하지만 강력한 파이프라인을 제공합니다.

- 본 연구는 결정론적 세계 모델링에 초점을 맞추었으므로, 무작위성이 강한 오픈 월드 환경에서의 적용 가능성에 대한 추가 연구가 필요합니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2510.26782)