浙江大学と清華大学の研究チームが、ロボット制御向けの世界モデル(行動を起こすと画像がどう変わるかを予測するモデル)に対して、探索なしで行動を決められる新しい学習法「INTACT」を提案した(https://arxiv[.]org/html/2607.26056v1)。 画像はその全体構成。従来はゴールに近づく行動をCEM(大量の行動候補をランダムに生成してシミュレートし、良さそうなものを選ぶ探索的な計画手法)で毎回探すのが定番で、1回のプランニングに平均1.48秒かかっていた。INTACTは同じオフラインの実演データから「今の状態から実際に起きた変化」と「今の状態からゴールまでの差分」の両方を、1つの共有した行動予測モジュールに同時学習させる。これにより探索を一切使わずにいきなり行動が出せるDirect制御が可能になり、レイテンシは2.9〜5.5ミリ秒まで縮んだ。 PushT/Cube/Reacher/TwoRoomの4タスクをそれぞれ個別に学習したモデルでも、Directだけで成功率85.78%/100.00%/97.67%/97.89%を達成。Direct案の周辺だけをCEMで軽く確認するごく小さな検証(候補384個、CEMの9,000個の23分の1)を足すと、4タスク平均96.86%、最も苦手なタスクでも92.22%まで伸びる。1つのエンコーダ(画像を圧縮した表現に変換する部分)で4タスクを同時に学習させても平均89.39%届き、土台となった従来の世界モデル「LeWM」に対しタスクによっては最大42.44ポイント差をつけた。 興味深いのは、同じ共有エンコーダの設定で行動を出す部分を完全に無効化し、旧来のCEM探索だけで評価しても、INTACTの目的関数で学習した表現のほうが成功率が66.17%から70.08%に伸びる点。行動予測ヘッドを追加しただけでなく、世界モデルの表現そのものを底上げしていることになる。