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Hugging Face が公開した論文「PlayWorld」は、人間が長期目標を達成するためにインタラクションを行う様子を模倣するエージェントプレイヤーを用いて、動画生成の世界モデルの公平な比較手法を提案した。
Hugging Face Daily Papers は、観測フレームと言語指示、指定された動作シーケンスから未来の観測を予測するロボット操作用の行動条件付き動画世界モデル「DreamX-Phi 1.0」を発表した。
Hugging Face は、長期ツール使用における外部環境依存を解消する強化学習手法「EnvACE」を発表し、世界シミュレーションによる学習代替を実現したと報告した。
Hugging Face は、ロボットの操作制御における部分観測性の課題に対処するため、単一フレームに依存しない価値推定を行う「WCM」という世界批評家モデルを提案し、その研究論文を公開した。