简单、良好、快速：无累赘的自监督世界模型
机器学习
2025-06-04 v1 人工智能
机器学习
摘要
世界模型的基本组件是什么？在不采用 RNN、transformer、离散表示和图像重建的情况下，世界模型能达到何种程度？本文提出了 SGF，一种简单、良好且快速的世界模型，它使用自监督表示学习，通过帧和动作堆叠捕获短时依赖关系，并通过数据增强提高对模型误差的鲁棒性。我们广泛讨论了 SGF 与现有世界模型的联系，在消融研究中评估了其构建模块，并在 Atari 100k 基准上通过定量比较展示了良好的性能。
引用
@article{arxiv.2506.02612,
title = {Simple, Good, Fast: Self-Supervised World Models Free of Baggage},
author = {Jan Robine and Marc Höftmann and Stefan Harmeling},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.02612},
year = {2025}
}
备注
Published as a conference paper at ICLR 2025. Code is available at https://github.com/jrobine/sgf