WHALE來了，南大周志華團隊做出更強泛化的世界模型

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原標題：WHALE來了，南大周志華團隊做出更強泛化的世界模型
關鍵字：模型,世界,任務,策略,不確定性
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心報道
作者：陳陳、佳琪世界模型又出新進展了，來自國內機構。人類能夠在腦海中設想一個想象中的世界，以預測不同的動作可能導致不同的結果。受人類智能這一方面的啟發，世界模型被設計用于抽象化現實世界的動態，并提供這種「如果…… 會怎樣」的預測。
因此，具身智能體可以與世界模型進行交互，而不是直接與現實世界環境交互，以生成模擬數據，這些數據可以用于各種下游任務，包括反事實預測、離線策略評估、離線強化學習。
世界模型在具身環境的決策中起著至關重要的作用，使得在現實世界中成本高昂的探索成為可能。為了促進有效的決策，世界模型必須具備強大的泛化能力，以支持分布外 (OOD) 區域的想象，并提供可靠的不確定性估計來評估模擬體驗的可信度，這兩者都對之前的可擴展方法提出了重大挑戰。
本文，來自學、南棲仙策等機構的研究者引入了 WHALE（World models with beHavior-conditioning and retrAcing-rollout LEarning），這是一個用于學習可泛化世界模型的框架，由兩種可以與任何神經網絡架構普遍結合的關鍵技術組成。論文地址：https://a

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