Looped World Models
作者: Hongyuan Adam Lu, Z. L. Victor Wei, Qun Zhang, Jinrui Zeng, Bowen Cao, Lingwei Meng, Mocheng Li, Zezhong Wang, Haonan Yin, Naifu Xue, Minyu Chen, Cenyuan Zhang, Zefan Zhang, Hao Wei, Jiawei Zhou, Haoran Xu, Hao Yang, Ronglai Zuo, Tongda Xu, Yonghao Li, Jian Chen, Hebin Wang, Zeyu Gao, Yang Li, Wei Zhao, Qimin Zhong, Siqi Liu, Yumeng Zhang, Leyan Cui, Zhangyu Wang, Wai Lam
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CV
发布日期: 2026-06-16
备注: Technical Report
💡 一句话要点
提出LoopWM以解决长时间模拟中的计算效率问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 世界模型 循环架构 参数共享 自适应计算 长时间模拟 潜在状态优化 深度学习
📋 核心要点
- 核心问题：现有世界模型在长时间模拟中面临计算效率低和累积误差的问题，难以平衡深度与成本。
- 方法要点：LoopWM通过参数共享的变换器模块迭代优化潜在环境状态，实现了高效的计算和深度自适应。
- 实验或效果：LoopWM在参数效率上比传统方法提高了100倍，展示了其在复杂预测任务中的优势。
📝 摘要（中文）
当前的世界模型面临一个基本的矛盾：忠实的长时间模拟需要深度计算，但更深的模型在部署时成本高且容易产生累积误差。为了解决这个问题，本文提出了Looped World Models（LoopWM），这是首个用于世界建模的循环架构。该方法通过参数共享的变换器模块迭代地优化潜在环境状态，相较于传统方法，参数效率提高了100倍，并且具有自适应计算能力，能够根据每一步预测的复杂性自动调整深度。LoopWM建立了迭代潜在深度作为世界模拟的新扩展轴，可能会显著推动该领域的发展。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有世界模型在长时间模拟中面临的计算效率低和累积误差的问题。传统方法需要深层模型来实现高保真度，但这导致了高昂的计算成本和不稳定性。
核心思路：LoopWM的核心思路是通过引入循环架构和参数共享的变换器模块，迭代地优化潜在环境状态。这种设计使得模型能够根据每一步的复杂性自适应调整计算深度，从而提高效率。
技术框架：LoopWM的整体架构包括一个参数共享的变换器模块，负责对潜在环境状态进行迭代优化。该框架通过自适应计算机制，动态调整模型的深度，以适应不同的预测任务。
关键创新：LoopWM的最大创新在于将迭代潜在深度作为新的扩展轴，与传统方法的模型规模和训练数据扩展方式不同。这一创新可能会为世界模拟领域带来新的发展方向。
关键设计：在设计上，LoopWM采用了参数共享的变换器结构，优化了计算效率，并通过自适应机制调整深度。此外，损失函数的设计也考虑了长时间预测的稳定性，确保了模型的可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，LoopWM展示了高达100倍的参数效率提升，相较于传统世界模型，能够在复杂预测任务中显著减少计算资源的消耗。这一成果为长时间模拟提供了新的解决方案，具有重要的实用价值。
🎯 应用场景
LoopWM的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括机器人导航、虚拟现实和自动驾驶等。通过提高长时间模拟的计算效率，该方法能够支持更复杂的环境建模和决策制定，推动智能系统的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Current world models face a fundamental tension: faithful long-horizon simulation demands deep computation, but deeper models are expensive to deploy and prone to compounding errors. We resolve this by introducing Looped World Models (LoopWM), which are the first looped architectures for world modelling. Our method iteratively refines latent environment states through a parameter-shared transformer block. This yield up to 100x parameter efficiency over conventional approaches with adaptive computation that automatically scales depth to match the complexity of each prediction step. Orthogonal to scaling model size and training data, LoopWM establishes iterative latent depth as a new scaling axis for world simulation, which might significantly push the community forward.