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小九（加入频道了解更多）
管理员
Nature正刊！DreamerV3迈向AGI的一大步歌DeepMind的DreamerV3算法取得了重大突破：通过强化学习与「世界模型」，在无需任何人类数据的情况下，成功完成了《我的世界》中极具挑战性的钻石收集任务。该研究由Danijar Hafner、Jurgis Pasukonis、Jimmy Ba和Timothy Lillicrap等人主导。
研究背景： 传统强化学习算法在新领域应用时需要大量人工调参，泛化性差。
创新点： DreamerV3的成功关键在于其独特的「世界模型」，该算法无需任何额外调整，即可在150多个不同任务中展现卓越的性能。尤其令人瞩目的是，DreamerV3首次在《我的世界》中实现了从零开始自主收集钻石的目标。
核心方法： DreamerV3 通过学习环境模型来预测潜在动作的结果，并利用 Normalization, Balancing and Transformations 等鲁棒性技术保证跨领域学习的稳定性。
算法包含三个神经网络：
World Model：世界模型通过自动编码学习感官输入的表示，并通过预测潜在动作的未来表示和奖励来实现规划。
Critic：评论家网络则对世界模型预测的每个结果进行价值判断，评估这个结果对实现目标的帮助有多大。
Actor：行动者网络根据评论家的判断，选择能达到最佳结果的行动。
主要结论：在8个领域的150多个任务中评估Dreamer算法的通用性，包括连续和离散动作、视觉和低维输入、密集和稀疏奖励、不同的奖励尺度、二维和三维世界以及程序生成。
DreamerV3在多个领域的表现超越了现有的专家算法，实现了通用强化学习。更大规模的模型不仅能获得更高的分数，还能显著减少交互次数。特别地，它成功解决了《我的世界》中稀疏奖励和长期探索的难题。
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研究背景： 传统强化学习算法在新领域应用时需要大量人工调参，泛化性差。
创新点： DreamerV3的成功关键在于其独特的「世界模型」，该算法无需任何额外调整，即可在150多个不同任务中展现卓越的性能。尤其令人瞩目的是，DreamerV3首次在《我的世界》中实现了从零开始自主收集钻石的目标。
核心方法： DreamerV3 通过学习环境模型来预测潜在动作的结果，并利用 Normalization, Balancing and Transformations 等鲁棒性技术保证跨领域学习的稳定性。
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World Model：世界模型通过自动编码学习感官输入的表示，并通过预测潜在动作的未来表示和奖励来实现规划。
Critic：评论家网络则对世界模型预测的每个结果进行价值判断，评估这个结果对实现目标的帮助有多大。
Actor：行动者网络根据评论家的判断，选择能达到最佳结果的行动。
主要结论：在8个领域的150多个任务中评估Dreamer算法的通用性，包括连续和离散动作、视觉和低维输入、密集和稀疏奖励、不同的奖励尺度、二维和三维世界以及程序生成。
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2025-04-16
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