据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：近年来，强化学习在多个领域取得了令人瞩目的成就，但其样本效率低下的问题依然制约着其在现实世界中的广泛应用。为此，科学家们提出了世界模型这一概念，作为环境生成模型，旨在以更高的样本效率来训练强化学习智能体。目前，大多数世界模型通过离散潜变量序列来模拟环境动态，但这种紧凑表示方法可能会遗漏对强化学习至关重要的视觉细节。与此同时，扩散模型正在图像生成领域崭露头角，挑战传统的离散潜变量建模方式。这一背景下，研究团队推出了DIAMOND（环境梦境扩散模型），旨在训练出一种具有创新性的强化学习智能体。DIAMOND在设计上作出了一系列重要选择，确保了扩散模型在长时间范围内的高效性和稳定性。值得一提的是，DIAMOND在著名的Atari100k基准测试中取得了1.46的平均人类标准化得分，创造了全世界模型训练智能体的新纪录。此外，该模型在图像空间操作中的优势使其能够更好地理解世界模型与智能体的互动行为。研究发现，某些游戏的性能提升源于对关键视觉细节的更精确建模。DIAMOND的成功还得益于EDM（Elucidating the Design Space of Diffusion-based Generative Models）框架的巧妙运用。与传统的DDPM相比，EDM在较少去噪步骤下展现出卓越的稳定性，有效避免了长时间范围内严重累积误差的问题。此外，DIAMOND还展示了作为交互式神经游戏引擎的强大能力。在87小时的《反恐精英:全球攻势》静态数据训练中，DIAMOND成功生成了一个可交互的Dust II地图神经游戏引擎。未来，DIAMOND将通过整合更先进的记忆机制，如自回归Transformer，进一步提升其性能。同时，将奖励/终止预测融入扩散模型也是一个值得探索的新方向。总而言之，DIAMOND为强化学习的发展开辟了一条崭新的道路。
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