The world model is fed with an action atat​ (steering, brake, and acceleration) and s1:t​ (sequence of states where each state is represented by position, velocity and context images at that time) and it predicts the next state s^t+1​. On the other hand, we have the real world which tells us what actually happened (st+1​). We optimize MSE (Mean Squared Error) between prediction (s^t+1​) and target (st+1​) to train our model.
Le modèle du monde est alimenté par une action atat​ (direction, freinage et accélération) et s1:t​ (séquence d’états où chaque état est représenté par des images de position, de vitesse et de contexte à ce temps) et il prédit l’état suivant s^t+1​. D’autre part, nous avons le monde réel qui nous dit ce qui s’est réellement passé (st+1​). Nous optimisons la MSE entre la prédiction (s^t+1​) et la cible (st+1​) pour entraîner notre modèle.