BadWAM: Disparidad entre Imaginación y Acción en Modelos de Mundo | Análisis de por qué los agentes fallan a pesar de predecir el futuro | Desalineamiento entre visión y política en modelos de mundo generativos

Abstract

PROBLEMA: Existe un fenómeno donde los Modelos de Mundo-Acción (WAM) pueden predecir correctamente el estado futuro de un entorno (soñar bien) pero fallan catastróficamente al seleccionar la acción necesaria para llegar a él (actuar mal). SOLUCIÓN: Este estudio introduce 'BadWAM', una investigación sistemática sobre la divergencia entre la capacidad de 'imaginación' y la capacidad de 'ejecución' en modelos generativos. METODOLOGÍA: Evaluaron múltiples arquitecturas WAM en entornos simulados, comparando la precisión de la predicción de video/estado frente a la recompensa obtenida por la acción ejecutada. RESULTADOS: Identificaron que el error no proviene de la falta de datos, sino de un desalineamiento en el espacio latente entre las representaciones visuales y las de política de acción. RELEVANCIA: Vital para mejorar la robustez de modelos en robótica y conducción autónoma donde la predicción perfecta no garantiza seguridad.