연구진은 단일 에이전트 환경 모델링에 집중된 기존 연구의 한계를 극복하기 위해 다중 에이전트 환경 모델링 기술인 Gamma-World를 공개했어요.
Simplex Rotary Agent Encoding을 통해 각 에이전트를 구별하면서도 순열에 둔감하게 만들고, Sparse Hub Attention으로 에이전트 간 상호작용 비용을 줄였어요.
실험 결과, Gamma-World는 기존 방식 대비 비디오 충실도, 액션 제어력, 에이전트 간 일관성을 개선했으며, 2명에서 4명 플레이어로 확장하는 데 성공했어요.