월드모델의 대상영속성(object permanence) 학습 연구 공개
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월드모델의 대상영속성(object permanence) 학습 연구 공개 — 가려진 물체가 계속 존재한다는 이해를 영상 생성 모델이 갖는지 시험하려 인지과학에서 따온 과제 150개를 손으로 설계하고 6개 인지 범주로 묶어, 무작위화한 Blender 환경으로 학습 표본 150만 개 이상을 만든 데이터셋 WROP을 구축. 영상 모델 14개를 참조→영상·편집·이어그리기 3범주로 평가했고, 자체 160억 파라미터 월드모델 PWM-WROP이 이어그리기 부문 1위·전체 3위(블라인드 쌍대비교 Elo). 학습 코퍼스·300문항 시험·가중치·PyTorch 학습 코드를 공개
왜 중요한가
영상 생성 품질이 아니라 '물리 세계의 기본 상식을 갖췄는가'를 따로 떼어 측정한 시도다. 인지발달 과제를 벤치마크로 옮긴 접근은 월드모델 평가가 화질 지표에서 이탈하기 시작했음을 보여준다. 관찰 주제 「월드 모델」의 근거가 하나 늘었다
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공식 발표huggingface.cohttps://huggingface.co/papers/2609.286542026년 40주차에 더한 기록이에요 · 그 주 보기