오픈소스 5B 멀티플레이어 월드 모델 MIRA: DINOv3 표현으로 장기 드리프트 완화, 《로켓 리그》 2v2 대전 실시간 시뮬레이션 가능

동차 Beating 모니터링에 따르면, AI 연구 기관 General Intuition이 프랑스 AI 연구소 Kyutai 및 Epic Games와 협력하여 다중 사용자 상호작용 세계 모델 MIRA를 출시했습니다. 다중 사용자 실시간 상호작용을 지원하는 생성형 게임 시뮬레이터로서, MIRA는 물리 엔진, 렌더링 엔진 또는 명시적 3D 표현의 추론 참여 없이, 과거 화면과 플레이어 키 입력만으로 《로켓 리그》의 2대2 대결을 실시간으로 시뮬레이션합니다.

Odyssey 등이 채택한 '논리 계산과 화면 렌더링 분리' 방식과 달리, MIRA는 비디오 잠재 공간 기반의 생성형 시뮬레이션 방식을 따릅니다. MIRA는 50억 개의 파라미터를 보유하며, 시스템의 핵심 설계는 잠재 예측 공간을 고정된 범용 시각 인코더 DINOv3-L 위에 구축하는 것입니다. 사전 학습된 시각적 특징을 활용하여 생성된 잠재 상태가 유효한 표현 공간 내에 더 안정적으로 위치하도록 하여, 장기 예측 시 화면 왜곡과 발산을 현저히 완화합니다.

다중 화면 정렬 측면에서, MIRA는 네 명의 플레이어 시점의 잠재 화면을 하나의 통합 그리드로 결합하여, 공간 주의 메커니즘이 자연스럽게 여러 시점에서 작동하도록 하여 차량, 축구공 및 주요 이벤트의 공간적 일관성을 향상시킵니다. 훈련 중 도입된 액션 드롭아웃(Action Dropout)은 시스템이 일부 액션 스트림이 누락된 경우, 명령으로 제어되지 않는 차량의 게임 행동을 보완하도록 돕습니다.

현재 MIRA는 단일 NVIDIA B200 GPU에서 초당 20프레임으로 실시간 실행됩니다. 팀은 훈련 및 추론 코드를 오픈소스로 공개했으며, 1000시간의 경기, 4개 시점 합계 약 4000시간의 비디오, 액션 스트림 및 물리 상태 데이터를 포함하는 Rocket Science 데이터셋을 발표했습니다. 모델의 전체 훈련에는 약 1만 시간의 클린 대전 데이터가 사용되었습니다.