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世界モデル/計画arXiv:2609.05461

ARC-Bench:凍結JEPA世界モデルにおける閉ループ再計画が破綻した行動ランキングを隠蔽する

ARC-Bench: Closed-Loop Replanning Masks Broken Action Ranking in Frozen JEPA World Models

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凍結したJEPA潜在空間での距離に基づく行動選択が実際のコスト順序と一致するという仮定を監査し、公式チェックポイントで深刻なランキング逆転が生じることを示した。さらに、頻繁な再計画がこの欠陥を隠していることを明らかにした。

詳しい要約

1. どんなもの?

ARC-Benchは、報酬なしの潜在世界モデルにおける行動ランキングの前提を監査するためのプロトコルである。凍結されたJEPAスタイルの潜在空間で、候補行動を潜在距離に基づいてスコアリングするプランナーが、真のコスト順序と一致するかどうかを直接測定する。公式リリースされたJEPA-WMチェックポイントを、ナビゲーションおよび操作スタイルの制御タスクに適用し、その失敗を構造的に明らかにする。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

先行研究では、凍結された潜在空間での距離に基づくプランニングの有効性を暗黙に仮定し、閉ループの再プランニング成功率で評価していた。ARC-Benchは、この仮定を直接監査する初めての試みであり、候補行動のランキングが真のコストと一致するかを、リークのない固定候補プロトコルで測定する点が新しい。また、閉ループ再プランニングがこの欠陥を隠蔽するメカニズムを明らかにした点も貢献である。

3. 技術・手法の肝は?

手法の肝は、ARC-Benchプロトコルである。これは、固定された候補行動セットを用いて、凍結されたJEPA-WMの潜在空間で各候補の予測埋め込みとゴール埋め込みの距離を計算し、そのランキングを真のコスト(例:最短経路長)と比較する。さらに、視覚バックボーンをDINOv2からV-JEPA 1/2に変更した対照実験や、再プランニング頻度を低下させる実験により、欠陥の原因と隠蔽メカニズムを特定する。

4. どうやって有効だと検証した?

公式のJEPA-WMチェックポイントを、ナビゲーション(例:PointMaze)と操作タスクに適用し、トップスコア候補がほぼ常に最適でないことを示した。また、DINOv2をV-JEPA 1/2に置き換えた場合も欠陥が持続することを確認。さらに、再プランニング頻度を下げると成功率が低下し、頻繁な再プランニングで救済されたエピソードが最初のプランニング失敗と関連することを示した。

5. 議論はある?

議論として、この欠陥が閉ループ再プランニングによって隠蔽されるため、従来の評価指標が潜在表現のランキング可能性を過大評価していると指摘する。また、プロvenance、未学習、バックボーン制御、メトリック循環性などの説明を除外しているが、根本的な原因は不明であり、今後の研究で対処が必要である。

6. 次に読むべき論文は?

要旨で参照されている関連研究として、JEPA-WM、DINOv2、V-JEPA 1、V-JEPA 2、およびPointMazeなどの環境が挙げられる。次に読むべき論文は、これらの基盤となったJEPA(Joint Embedding Predictive Architecture)や、潜在空間プランニングの適応・償却・再プランニング手法に関する研究が考えられる。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Zhengshu Zhang, Zhiyuan Li

分類: cs.AI, cs.LG, cs.RO

原文アブストラクト

Reward-free latent world models plan by scoring candidate actions with distances in a frozen latent space: an action is preferred if its predicted future embedding lands closer to the goal embedding. This silently assumes that latent closeness is action-rankable, i.e., that ordering candidates by latent distance agrees with ordering them by true cost. We audit this assumption directly. We introduce ARC-Bench, a no-leak, fixed-candidate protocol that measures whether frozen JEPA-style objectives rank candidate actions correctly, and apply it to official released JEPA-WM checkpoints across navigation and manipulation-style control. The assumption fails, severely and structurally: on the official manipulation audits the top-scored candidate is almost always suboptimal, and the same inversion appears in the maze domains. A controlled visual-backbone extension shows that the defect persists when DINOv2 is replaced by video-pretrained V-JEPA 1 and V-JEPA 2 encoders at ViT-L/ViT-G scale. Provenance, undertraining, matched-budget backbone controls, and metric-circularity controls rule out trivial explanations. We then explain why this defect has stayed invisible: closed-loop replanning masks it. When we reduce the planner's replanning frequency, success collapses in both a navigation and a manipulation domain, and the episodes rescued by frequent replanning are enriched for severe first-plan ranking failures in the PointMaze first-plan diagnostic. Closed-loop success rates therefore systematically overstate the rankability of frozen latent representations. ARC-Bench supplies the measurement, and the masking mechanism the explanation, for methods that adapt, amortize, or replan around latent-space planners without directly auditing released JEPA-WM action rankability.

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