Generator State Dunia (WSG) adalah model yang menjaga rencana agen bahasa tetap selaras dengan aturan lingkungan eksekusinya dengan menulis ulang keadaan setelah kegagalan. Model ini dilatih pada 226K lintasan yang diekstrak dari tujuh domain sintetis di mana sebuah program menerapkan aturan dan memverifikasi ketercapaian tujuan.

  • WSG mengambil kegagalan sebagai aturan yang ditetapkan oleh dunia dan menulis ulang keadaan yang tersisa untuk mematuhinya.
  • Model menulis rencana sebagai keadaan dunia yang dapat diperiksa, bukan hanya instruksi bahasa.
  • Di tujuh benchmark publik, WSG meningkatkan keberhasilan end-to-end untuk dua model terbuka sekitar 30B parameter dibandingkan dengan prompting.
  • Kinerja ini membawa model terbuka ke tingkat model proprietari.

WSG mengatasi masalah di mana perencana yang diprompt gagal dengan menulis ulang langkah-langkah yang ditolak tanpa maju, memastikan rencana menyesuaikan diri dengan batas fisik dunia dan ketergantungan logis seiring berjalannya eksekusi.