월드 모델의 기억 검색을 학습으로 최적화하는 FAR 기법
Key Point
월드 모델에서 과거 메모리를 언제, 어떻게 불러올지를 학습으로 최적화하는 새로운 방법을 제시해, 에피소딕 메모리 활용의 근본적인 문제를 해결한다.
핵심 요약
- 월드 모델은 현재 경험과 행동으로부터 미래 관측값을 예측하지만, 먼 과거의 관측값에도 의존할 수 있다.
- 에피소딕 메모리는 과거 관측값을 저장했다가 나중에 불러오는 방식인데, 메모리가 쌓일수록 어떤 기억이 예측에 유용한지, 어떤 검색 단서를 믿어야 하는지 판단하기 어렵다.
- 시간·자세·시각·음성 등 고정된 기준으로 메모리를 선택하는 것은 환경과 쿼리에 따라 신뢰성이 떨어진다.