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General Intuition의 핵심은 게임처럼 보이는 World Model보다 그 안에서 agent를 훈련시키려는 방향성
• OpenAI가 Medal 데이터에 5억 달러, 약 7500억 원을 제안했지만 거절. 그 데이터를 기반으로 General Intuition 창업, 현재 valuation 23억 달러 언급
• Mira는 Rocket League 같은 환경을 실제 game engine 없이 World Model로 실행. 한 모델이 네 개 시점을 동시에 생성, multi-agent가 같은 latent space에서 움직이는 구조
• 데모의 약점은 consistency 문제. 시계 숫자가 프레임마다 흔들리고, 이상한 frame이 나오면 다음 frame이 그 위에서 이어져 pattern collapse로 번지는 현상
• 모델 구조는 action-conditioned latent world model. 각 player의 action value를 context window에 넣고 latent future를 autoregressive하게 누적, 출력은 약 50ms, 20Hz
• General Intuition이 말한 진짜 관심사는 World Model 자체가 아니라 agent 생성. World Model은 훈련장, 특히 조작보다 semantic 추론이 필요한 intelligent navigation 쪽에 초점
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