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扩散模型版CS: GO！世界模型+强化学习：2小时训练登顶Atari 100K

环境生成模型（generative models of environments），也可以叫世界模型（world model），在「通用智能体规划」和「推理环境」中的关键组成部分，相比传统强化学习采样效率更高。

但世界模型主要操作一系列离散潜在变量（discrete latent variables）以模拟环境动态，但这种压缩紧凑的离散表征有可能会忽略那些在强化学习中很重要的视觉细节。

扩散模型攻克算法难题，AGI不远了！谷歌大脑找到迷宫最短路径

用扩散模型监督NeRF，清华文生3D新方法成新SOTA

用文字合成3D图形的AI模型，又有了新的SOTA！

近日，清华大学刘永进教授课题组提出了一种基于扩散模型的文生3D新方式。

无论是不同视角间的一致性，还是与提示词的匹配度，都比此前大幅提升。

SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

当状态空间模型遇上扩散模型，对世界模型意味着什么？

在这个 AI 技术与应用大爆发的时代，我们最不缺的就是「热词」，从自回归到扩散模型，从注意力机制到状态空间模型，从思维链到推理模型……

有时候，其中一些热词会聚拢一处，为 AI 世界创造出新的可能性。

今天我们要介绍的这项研究便是如此，集齐了长上下文、状态空间模型（SSM）、扩散模型、世界模型等「热词」，创造了一种全新的「视频世界模型」。