world model 来了

看了很多DL大牛的访谈，都强调AGI的关键是需要一个真实世界的world model。
https://worldmodels.github.io/

这个文章挺有意思，用variational auto-encoder学习vision信号，用RNN学习predict时间序列。和
之前不同的是，它学习的是latent space的dynamics model。然后最后train一个简单
的controller就可以完成很多事情。他们在游戏里面demo了不错的结果，超越了DQN这
样的algo。

这个架构最好的地方是具有非常好的一般性，任何类似Atari game都可以用这个办法学习。概念上这个框架也可以应用到真实世界，当然这个复杂程度不可同日而语。

joke
【 在 Caravel (克拉维尔) 的大作中提到: 】
: 看了很多DL大牛的访谈，都强调AGI的关键是需要一个真实世界的world model。
: https://worldmodels.github.io/
: 这个文章挺有意思，用variational auto-encoder学习vision信号，用RNN学习
predict
: 时间序列。和
: 之前不同的是，它学习的是latent space的dynamics model。然后最后train一个简单
: 的controller就可以完成很多事情。他们在游戏里面demo了不错的结果，超越了DQN这
: 样的algo。
: 这个架构最好的地方是具有非常好的一般性，任何类似Atari game都可以用这个办法学
: 习。概念上这个框架也可以应用到真实世界，当然这个复杂程度不可同日而语。

你说怎么搞个world model 出来？

【 在 Liber8 (Space-Time continuum) 的大作中提到: 】
: joke
: predict

以后大家都插管进matrix了!