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TL;DR

게시물은 Robotic World Model 관련 페이지로 연결되며 첨부 이미지에는 시점 기반 순환 구조를 통해 다음 관측을 예측하고 예측 오류 L_o로 학습하는 흐름이 포함되어 있다. 은닉 상태 h가 행동 a와 관측 o를 받아 다음 관측 o'을 생성하고 실제 관측과의 오차가 손실로 돌아오는 입력→처리→출력 경로가 핵심이다. 상단과 하단 패널의 비교는 롤아웃 시작 시점이 예측 경로와 손실 적용 위치에 어떤 차이를 만드는지 구조적으로 나타낸다.

섹션별 상세

이미지에는 시점 t에서 행동 a_t와 관측 o_t가 은닉 상태 h_t로 통합된 뒤 h_t로부터 다음 관측 o'_{t+1}을 생성하고 실제 관측 o_{t+1}과의 차이를 손실 L_o로 계산하는 순환 구조가 나타난다. 입력은 상태 업데이트로 흘러가고 상태로부터 예측된 관측이 출력되며 출력과 실제 관측의 오차가 학습 신호로 환원되는 입력→처리→출력 경로가 명확히 구성되어 있다. 이 흐름은 시퀀스 기반 모델이 환경 동역학을 관측 예측으로 학습하는 메커니즘을 보여준다.

상단 패널은 시점 t에서 시작한 롤아웃을, 하단 패널은 시점 t+1에서 시작한 롤아웃을 병렬로 배치해 비교한다. 두 패널에서 점선으로 연결된 화살표는 더 먼 시점으로 예측이 이어지는 선택적 경로를 가리키며, 초기화 시점이 은닉 상태의 이어짐과 예측 연쇄에 어떤 차이를 만드는지 구조적으로 드러난다. 이런 비교는 롤아웃 초기화 위치가 예측 경로와 손실 적용 지점 분포에 미치는 영향을 살펴볼 수 있는 근거를 제공한다.

예측 노드 o'에는 손실 L_o가 연결되어 예측 오류가 파라미터 갱신을 위한 학습 신호로 적용되는 점이 강조된다. 이 손실 연결은 모델이 예측을 점진적으로 보정하도록 유도하며, 롤아웃을 길게 펼칠수록 손실 신호의 시계열 분포가 어떻게 변하는지 추적 가능한 구조를 만든다. 점선은 학습 시 더 먼 미래를 예측할 때의 선택적 확장성을 표시한다.