[논문리뷰] CoDA: Co-Evolution of Data Engines and Action Policies본 논문은 시뮬레이션 환경 생성과 정책 학습 사이의 불일치 문제를 해결하기 위해 CoDA를 제안합니다. 기존의 생성형 시뮬레이션은 환경의 물리적 타당성에는 집중하지만, 해당 환경이 실제 정책 학습에 유용한지, 혹은 정책의 실패를 보완할 수 있는 적절한 지도 신호를 제공하는지에 대한 고려가 부족합니다.#Review#Robot Learning#Generative Simulation#Data-Policy Co-Evolution#Shared Memory#Potential-Based Reward Shaping2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Generation to Simulation: How Far Are World Models from Being True Simulators?본 논문은 Generative World Models가 전통적인 시뮬레이터를 대체할 새로운 범용 시뮬레이션 플랫폼이 될 수 있는지에 대한 근본적인 의문을 제기합니다. 현재 대부분의 연구가 모델의 아키텍처나 애플리케이션 도메인에 치중해 있어, 시뮬레이터로서 요구되는 필수 성능에 대한 통합적인 평가는 부족한 실정입니다.#Review#World Models#Generative Simulation#Simulator Capabilities#Physical Plausibility#State Feedback#Long-horizon Stability#Embodied AI2026년 8월 24일댓글 수 로딩 중