From World Action Models to Embodied Brains: A Roadmap for Open-World Physical Intelligence

World Action Model(WAM)에서 embodied brain까지의 로드맵을 제시한 서베이/포지션 페이퍼. 물리적 추론과 국소 실행의 분리, 공유 계약, 폐루프 post-training을 핵심으로 한다.

이 논문은 World Action Model(WAM)의 진화를 서베이하고, 모델 역할·표현, 목표함수·표준화, 시스템 구성의 3가지 갭을 식별한 후, 확장 가능한 물리 지능을 위한 공동 진화 로드맵을 제시한다. 중심 개념인 'embodied brain'은 물리적 추론을 담당하고 실행기 명령 대신 의도된 상태 전이나 능력 요청을 전달하며, physical harness가 이를 실행·검증·기록하는 구조다.

핵심 요약

• WAM을 action-conditioned predictive model로 정의하고 개입 결과를 명시적으로 예측하는 모델로 분류
• 모델·표현 갭, 목표함수·표준화 갭, 생태계·시스템 갭의 3가지 구조적 한계 식별
• Embodied brain: 물리적 관찰을 통합하고 개입을 비교하여 상태 전이 의도를 출력하는 중심 모델
• Physical harness: brain 출력을 실행 도구·컨트롤러로 변환, 검증, trace 기록
• 공유 계약(shared contracts)으로 이종 데이터·태스크·컴포넌트를 상호 비교 가능하게 만듦
• 폐루프 post-training으로 검증된 상호작용을 재사용 가능한 경험으로 전환

논문 링크

외부 연구를 정리한 자료입니다. HDATF가 발표한 논문이나 제품 성능을 측정한 결과는 아닙니다.