Jiaxin Ge, Junyi Zhang, Tianning Chai, Hanjun Yoo, Chenyang Wang, Xiuyu Li, Weijia Shi, XuDong Wang · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.26845 · open-access PDF
Um empurrão aparentemente razoável em Sokoban pode tornar o quebra-cabeça insolúvel. Para evitar tais erros, um agente tem que antecipar as consequências de suas ações antes da execução, especialmente quando o feedback do ambiente real é escasso ou as ações são irreversíveis. Introduzimos a Imaginação Agente (Agima), um quadro de treinamento que treina um agente para imaginar antes de agir, ou seja, para ser imaginativo. Agima treina um único modelo omni para propor ações, gerar imagens de seus resultados e, em seguida, raciocinar sobre esses futuros imaginados para decidir o que executar no ambiente real.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
A seemingly reasonable push in Sokoban can make the puzzle unsolvable. To avoid such mistakes, an agent has to anticipate the consequences of its actions before execution, especially when feedback from the real environment is sparse or actions are irreversible. We introduce Agentic Imagination (Agima), a training framework that trains an agent to imagine before acting, i.e. to be imaginative. Agima trains a single omni model to propose actions, generate images of their outcomes, and then reason over these imagined futures to decide what to execute in the real environment. Rather than committin
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