WorldTUI는 실제 셸이나 파일시스템 없이도 키 입력을 받아 다음 터미널 화면의 변화를 예측하는 혁신적인 모델이에요. Qwen2.5-Coder-0.5B를 기반으로 Docker 터미널 세션을 통해 미세조정되었으며, vim이나 tmux 같은 도구의 동작도 흉내 낼 수 있답니다. 특히 모델이 스스로 만든 오류를 다음 입력에서 복구하도록 학습하여 성능을 높였고, int4 양자화를 통해 모델 크기를 208MB로 줄여 브라우저에서도 WebGPU를 통해 로컬로 실행할 수 있게 만들었어요. 화면 갱신 속도를 높이기 위해 행(row) 단위 병렬 생성과 추측 디코딩 기술을 적용한 점도 눈에 띕니다. 비록 복잡한 Python 연산이나 중첩 디렉터리 이동 등에서는 한계가 있지만, 기저 규칙 없이도 일관된 상태를 유지하려는 World Model로서의 가능성을 보여준다는 점에서 매우 흥미로운 연구입니다.