Qwen-AgentWorldが狙う「LLMで世界をまるごと動かす」発想
大きなAIモデルを見ていると、最近は「文章をうまく作る」だけでは全然足りないんだな、としみじみ思います。次に来るのは、AIが環境の動きまで頭の中で予測する方向です。今回のarXiv論文 Qwen-AgentWorld: Language World Models for General Agents は、まさにそこを真正面から狙っています。 ざっくり言えば、これは「言語モデルを使って、エージェントが置かれた世界の変化をシミュレーションする」研究です。チャットの延長ではなく、AIが「この操作をしたら次に何が起きるか」を考えられるようにする。ここが肝です。正直、この発想はかなりおもしろいです。AIを“答える機械”から“先読みする機械”に近づけようとしているので。 Qwen-AgentWorldは、agentic environment をシミュレートする language world model 35B-A3B版と397B-A17B版の2モデルを公開 **7つのドメインをまたいで、long chain-of-thought reasoning による環境予測
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