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日内瓦大学、微软研究院和爱丁堡大学的研究人员联合开源了，基于扩散模型的世界模型—DIAMOND。

研究人员之所以选择扩散模型作为基础，是因为可以更好地捕捉视觉细节，同时具有建模复杂多模态分布的能力，以便在不同的环境下进行训练和细致的行为观察。

DIAMOND主要用于智能体训练、世界建模、多模态分布建模等多种强化学习应用。为了评估其性能，研究人员在Atari 100k上进行了综合测试。

结果显示，DIAMOND不仅在视觉复杂度高的环境中能够生成连贯且高质量的轨迹，还取得了平均为1.46的测试分数，在训练智能体方面非常强。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2405.12399

Github地址：https://github.com/eloialonso/diamond

最近几年，强化学习在游戏、机器人控制和自动驾驶等领域得到了应用，但其样本、训练效率低的问题仍是扩大应用范围的关键难点。

为了克服这一困难 “世界模型”作为一种辅助工具应运而生，使智能体能够在模拟环境中学习规划、决策等拟人化思维。

但现有世界模型多依赖于序列化的离散潜变量，来模拟环境动态，这可能导致视觉细节的损失，而这些细节对于强化学习至关重要。所以，DIAMOND使用了一种基于扩散模型的创新架构，可以捕捉更丰富的视觉信息。

扩散模型

扩散模型是DIAMOND的核心模块，主要通过逆向学习噪声过程来生成高质量的视觉数据。这种模型与传统的基于离散潜在变量的方法有显著不同，因为它能够生成更加丰富和细致的视觉信息。

扩散模型不仅能生成数据，还构成了世界模型的基础，负责模拟环境的动态变化。这意味着，给定过去的观察和动作，DIAMOND能够预测未来的观察、奖励和终止状态。

DIAMOND通过扩散模型可以生成连续的潜在变量序列，这些序列捕捉了环境状态的细微变化。对于强化学习智能体来说至关重要，因为它们需要准确地理解环境的动态，才能制定有效的策略。

奖励模型

在强化学习中，智能体的行为是由环境提供的奖励信号来引导的，可预测智能体在执行特定动作后所获得的奖励。奖励模型使得智能体能够评估其行为，并据此调整其决策能力。

在DIAMOND中，奖励模型可以采用多种不同的形式，如神经网络或其他机器学习模型。这些模型通过学习大量的交互数据，能够捕捉到观察和动作与奖励之间的复杂映射关系。

终止模型

终止模型的作用是可以帮助智能体，识别何时一个任务已经完成或需要重新开始。例如，在自动驾驶的场景中，智能体需要知道何时到达了目的地。

终止模型的工作原理基于对智能体历史行为和观察的分析。它通过学习智能体与环境交互的数据来预测，何时结束当前执行的各种事件。

终止模型通常采用机器学习算法来实现，如决策树、逻辑回归或神经网络等。这些算法能够从历史数据中学习事件结束的模式，并据此进行预测。

例如，在一个游戏场景中，智能体需要再失去所有生命时来预测结束。而终止模型便能够识别导致游戏结束的行为和状态，并预测未来可能出现的类似情况。

本文素材来源DIAMOND论文，如有侵权请联系删除

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