자연어 행동으로 잠재 세계 모델을 확장하는 LaLa-World

LaLa-World는 시뮬레이션, 로봇, 이미지·동영상 데이터를 하나의 예측기로 학습하는 언어 조건부 잠재 세계 모델이다. RAEv2 기반 동영상 생성 모델과 비교한 결과, 동등한 MPC 계획 성능을 6분의 1 적은 학습 비용과 13.9배 빠른 계획 속도로 달성했다. 사전 학습된 LaLa-World를 초기값으로 삼은 LaLa-Policy는 LIBERO와 RoboCasa에서 Cosmos Policy와 경쟁하며, 추론은 최대 5.5배 빠르다.