Dreamer 4 – DeepMind推出的新型世界模型智能體

Dreamer 4，一款由 DeepMind 傾力打造的革新性智能體，正以前所未有的方式顛覆著復雜控制任務的解決之道。它巧妙地運用了快速且精準的世界模型，通過在其中進行“想象訓練”，從而賦予智能體強大的學習與決策能力。令人矚目的成就包括在《我的世界》（Minecraft）這款經典的沙盒游戲中，Dreamer 4 僅憑離線數據便成功摘得鉆石，這標志著其在智能體領域邁出了里程碑式的一步。

Dreamer 4：智能體的全新維度

Dreamer 4 不僅僅是一個智能體，它代表著一種全新的范式。DeepMind 巧妙地構建了一個高度逼真且響應迅速的世界模型，智能體便在這個虛擬環境中反復演練，進行強化學習。這一過程無需與真實環境進行實時互動，極大地提升了學習的安全性和效率。相較于傳統依賴在線交互的智能體，Dreamer 4 在機器人等實際應用場景中展現出顯著的優勢，有效規避了潛在的安全風險，并克服了在線交互固有的低效難題。

Dreamer 4 的世界模型核心，得益于高效的 Transformer 架構以及創新的“shortcut forcing objective”。這一技術組合使得模型能夠在單塊 GPU 上實現近乎實時的交互式推理。更令人稱道的是，Dreamer 4 能夠從極其有限的數據中學習到通用的動作條件，甚至能從海量的未標記視頻數據中汲取豐富的知識，為智能體學習通用世界知識打開了新的大門。

Dreamer 4 的核心能耐

• 在虛擬世界中駕馭復雜挑戰：Dreamer 4 的核心競爭力在于其強大的世界模型，它能夠在模型內部進行“想象式”的強化學習，從而攻克復雜的控制難題，而無需與真實環境進行任何在線互動。在《我的世界》中的突出表現——僅用離線數據便達成獲得鉆石的目標，充分彰顯了其卓越的學習潛能。
• 疾速響應的實時推理能力：依托于先進的 Transformer 架構與獨特的“shortcut forcing objective”，Dreamer 4 的世界模型得以在單 GPU 上實現流暢的實時交互推理。這一能力在需要即時反饋的實際應用中尤為寶貴，大大提升了系統的響應速度和實用性。
• 從點滴數據中洞悉動作規律：Dreamer 4 展現出驚人的學習能力，能夠從極少數標記的動作數據中提煉出通用的動作條件。更重要的是，它能夠從海量未標記的視頻片段中吸收絕大部分知識，為未來從互聯網上的海量視頻數據中學習通用世界知識奠定了堅實基礎，有效減輕了對大量標注數據的依賴。
• 應對多變場景的泛化之能：Dreamer 4 的世界模型不僅能學習特定任務，更能將知識遷移到全新的、未曾見過的場景。例如，在《我的世界》中，即使訓練數據僅包含主世界（Overworld）的動作信息，它也能成功泛化到下界（Nether）和末地（End）等陌生維度，展現出強大的適應性。
• 解鎖通用世界知識學習的藍圖：Dreamer 4 的架構設計為未來研究開辟了廣闊前景，包括在海量互聯網視頻上進行預訓練、整合長期記憶機制、實現語言理解，以及利用少量在線糾正數據進行微調等。這些都將有力推動智能體在更廣泛的應用領域中實現突破。

Dreamer 4 的技術精髓

• 世界模型驅動的想象訓練：Dreamer 4 的核心在于構建一個能夠精準模擬環境動態的世界模型。智能體在此模型內部進行反復的“想象訓練”，從而學習并優化其行為策略。這種訓練方式使得智能體能夠在無需與真實世界進行互動的情況下，通過模擬經驗掌握復雜的控制技巧，顯著提升學習效率并保障安全性。
• 高效Transformer架構的賦能：作為世界模型的基礎，高效的Transformer架構賦予了Dreamer 4強大的并行計算能力和處理長序列數據的卓越性能。這使得模型能夠高效地解析復雜的視頻輸入和動作序列，為智能體提供更準確的環境預測和更明智的決策支持。
• “Shortcut Forcing Objective”的創新引入：引入一種全新的訓練目標——“Shortcut Forcing Objective”。該目標旨在訓練模型在生成過程中優先學習最短的推理路徑，從而有效抑制誤差的累積，提升模型的穩定性和生成質量，同時確保快速的交互式推理。
• 掩碼自編碼與動作條件學習的融合：通過利用掩碼自編碼技術訓練Tokenizer，Dreamer 4 能夠從部分遮蔽的圖像中學習到更具魯棒性的視覺表征。該智能體能夠從少量標記的動作數據中學習到動作條件，并將其泛化到未標記的視頻數據中，在大規模未標記數據中提取有價值的信息，極大地拓展了模型的應用范圍。
• 多任務學習與策略優化的協同：通過在世界模型中引入任務輸入，Dreamer 4 實現了多任務學習的能力，使其能夠根據不同的任務目標靈活調整策略。結合想象訓練中的強化學習機制，能夠對策略進行深度優化，從而顯著提升智能體在復雜任務中的表現，使其能夠更好地適應各種不同的環境和任務需求。

Dreamer 4 的探索入口

• 項目官網：https://danijar.com/project/dreamer4/
• arXiv技術論文：https://www.arxiv.org/pdf/2509.24527v1

Dreamer 4 的廣闊應用前景

• 復雜游戲環境中的智能體塑造：在《我的世界》等錯綜復雜的虛擬環境中，Dreamer 4 僅憑離線數據便能成功獲取鉆石，這充分證明了其在模擬環境中進行深度學習和智能決策的強大能力。
• 賦能機器人技術的未來：Dreamer 4 世界模型在單 GPU 上實現的實時交互推理能力，為機器人技術帶來了無限可能。機器人可以在高度仿真的虛擬環境中進行訓練，無需冒險進行危險的在線交互，極大地提升了訓練的安全性和效率。
• 應對未知場景的泛化能力：Dreamer 4 能夠從稀缺的標記動作數據中學習動作模式，并將其推廣到未知的場景。這使其在面對全新、未曾預料的任務時具備了相當的適應性，為智能體在動態多變的環境中應用提供了堅實基礎。
• 構建通用世界知識的基石：Dreamer 4 的設計理念為從多樣化的、未標記的網絡視頻中學習普適性世界知識鋪平了道路。其應用潛力涵蓋需要廣泛世界知識的領域，如自動駕駛、智能安防等，為構建更具環境理解能力的智能系統提供支持。
• 實現多任務協同與策略精進：Dreamer 4 的多任務學習能力，使其能夠根據不同的任務指令精細調整自身策略。這在需要同時處理多項任務的應用場景中具有顯著優勢，例如智能家居、智能制造等，能夠根據具體需求進行靈活高效的適配。