本記事では、Dynalangというエージェントが提案されています。このエージェントは、多様な言語を利用して未来を予測し、マルチモーダルな世界モデルを使用してタスクを解決する能力を持っています。一般的な知識を伝えたり、世界の状態を説明したり、インタラクティブなフィードバックを提供する多様な言語を理解することが重要です。Dynalangは過去の言語データを使用して未来の言語や映像を予測し、報酬を最大化するための行動を学ぶことができます。これにより、Dynalangは従来の強化学習手法を上回る性能を発揮し、行動なしでもテキストや映像のデータで事前学習が可能です。また、Dynalangは映像とテキストを一つのシーケンスとしてモデル化し、人間のように実世界から情報を受け取ることを再現しています。