# DeepMind Dreamer 4：仅用离线数据，《我的世界》里挖钻石！世界模型智能体实现高效安全想象训练 - Link: https://paooo.com/aigc-news/13361/ - Published: 2026-06-19T15:12:22+08:00 - Author: 站外新闻 > **💡 站外导读：**在人工智能追求通用智能（AGI）的征途上，如何让智能体安全、高效 > 地学习复杂技能是关键瓶颈。传统强化学习依赖与真实环境的高风险交互，在机器人、自动 > 驾驶等领域应用受限。DeepMind 最新推出的 Dreamer 4 智能体，通过构建高精度世界模型， > 在其内部进行“想象训练”，仅用离线数据便在《我的世界》中完成钻石获取任务。这不仅是 > 一项游戏突破，更标志着智能体学习范式的重大转向——从依赖真实试错转向安全高效的内部 > 模拟，为高价值现实场景的应用铺平道路。 ## Dreamer 4是什么 Dreamer 4 是由 DeepMind 开发的新型[智能体](https://paooo.com/trends/)，通过在快速 且准确的世界模型中进行想象训练来解决复杂的控制任务。在《我的世界》（Minecraft）游戏 中，Dreamer 4 仅使用离线数据就成功获得了钻石，是该领域的一个重要突破。通过在世界 模型中进行强化学习来训练行为，无需与环境进行在线交互。在实际应用中（如机器人技术） 具有更高的安全性和效率，因为在线交互可能存在安全风险且效率低下。 阅读目录 * [Dreamer 4是什么](https://paooo.com/aigc-news/13361/#dreamer-4%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88) * [Dreamer 4的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/13361/#dreamer-4%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd) * [Dreamer 4的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/13361/#dreamer-4%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86) * [Dreamer 4的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/13361/#dreamer-4%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80) * [Dreamer 4的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/13361/#dreamer-4%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af) * [📝 站长洞察 (Editor’s Insight)](https://paooo.com/aigc-news/13361/#%f0%9f%93%9d-%e7%ab%99%e9%95%bf%e6%b4%9e%e5%af%9f-editor8217s-insight) Dreamer 4 的世界模型采用了高效的 Transformer 架构，并结合了一种创新的 shortcut forcing objective。这使得它能够在单个 GPU 上实现接近实时的交互推理。该模型的一大优势在于， 它能从少量数据中学习通用的动作条件，同时还能从海量的未标记视频中汲取绝大部分知识。 ![Dreamer-4](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/05/Dreamer-4-website-1.avif) ## Dreamer 4的主要功能 * **通过想象训练解决复杂任务**：Dreamer 4 在其快速且准确的世界模型中进行强化学习， 解决复杂的控制任务，而无需与环境进行在线交互。这在《我的世界》游戏中表现为仅使用 离线数据就成功获得了钻石，展示了其强大的学习能力。 * **高效实时交互推理**：基于高效的 Transformer 架构和新的 shortcut forcing objective， Dreamer 4 的世界模型能在单个 GPU 上实现实时交互推理，在实际应用中具有更高的效率 和实用性，尤其是在需要快速响应的场景中。 * **从少量数据中学习动作条件**：Dreamer 4 能从少量标记的动作数据中学习动作条件， 可以从大量未标记的视频中吸收大部分知识。为未来从多样化未标记的网络视频中学习通用 世界知识铺平了道路，减少了对大量标注数据的依赖。 * **支持多样化任务和泛化能力**：Dreamer 4 的世界模型能学习特定任务，能泛化到未见过 的场景和任务。例如，在《我的世界》中，能从仅包含 Overworld 的动作数据中学习， 并泛化到 Nether 和 End 等未见过的维度。 * **提供通用世界知识学习的潜力**：Dreamer 4 的设计为未来的研究提供了基础，包括在 一般互联网视频上进行预训练、整合长期记忆、语言理解和利用少量在线纠正数据等，推动 智能体在更广泛的应用场景中的发展。 ## Dreamer 4的技术原理 * **世界模型与想象训练**：Dreamer 4通过构建一个能模拟环境动态的世界模型，在该模型 内部进行想象训练来学习和优化策略。这种训练方式允许智能体在无需与真实环境进行在 线交互的情况下，通过模拟经验来学习复杂的控制任务，提高学习效率和安全性。 * **高效Transformer架构**：采用高效的Transformer架构作为世界模型的基础，架构具备 强大的并行计算能力和对长序列数据的处理能力，使模型能高效地处理复杂的视频输入和 动作序列，为智能体提供了更准确的环境预测和决策支持。 * **Shortcut Forcing Objective**：引入了一种新的训练目标——Shortcut Forcing Objective， 通过在训练过程中强制模型学习更短的推理路径，减少了生成过程中的误差累积，提高了 模型的稳定性和生成质量，同时支持快速的交互推理。 * **掩码自编码与动作条件学习**：利用掩码自编码技术来训练Tokenizer，使其能从部分 遮蔽的图像中学习到更鲁棒的视觉表示。Dreamer 4能从少量标记的动作数据中学习动作 条件，将其泛化到未标记的视频数据，在大规模未标记数据中提取有用信息，扩展了模型 的应用范围。 * **多任务学习与策略优化**：通过在世界模型中插入任务输入，Dreamer 4能进行多任务 学习，使智能体能根据不同的任务目标调整其策略。利用想象训练中的强化学习来优化策略， 进一步提升智能体在复杂任务中的表现，使其能更好地适应不同的环境和任务需求。 ## Dreamer 4的项目地址 * **项目官网**：https://danijar.com/project/dreamer4/ * **arXiv技术论文**：https://www.arxiv.org/pdf/2509.24527v1 ## Dreamer 4的应用场景 * **复杂游戏环境中的智能体训练**：在复杂的游戏环境如《我的世界》中，Dreamer 4 仅 使用离线数据就成功获得了钻石，展示了其在复杂环境中的学习和决策能力。 * **机器人技术**：Dreamer 4 的世界模型能在单个 GPU 上实现实时交互推理，在机器人 技术中具有潜在的应用价值。机器人可以在模拟环境中进行训练，无需与真实环境进行在 线交互，提高训练的安全性和效率。 * **泛化到未见过的场景**：Dreamer 4 能从少量标记的动作数据中学习动作条件，并泛化 到未见过的场景。在处理新的、未见过的任务时具有一定的适应性，为智能体在动态环境 中的应用提供了可能性。 * **通用世界知识学习**：Dreamer 4 的设计为从多样化未标记的网络视频中学习通用世界 知识提供了基础。可以应用于需要广泛世界知识的场景，如自动驾驶、智能监控等领域， 为智能系统提供更全面的环境理解。 * **多任务学习和策略优化**：Dreamer 4 支持多任务学习，能根据不同的任务目标调整其 策略。在需要处理多种任务的场景中具有优势，如智能家居、智能工厂等，能根据不同的 任务需求进行灵活调整。 #### 📝 站长洞察 (Editor’s Insight) Dreamer 4 的发布，标志着“世界模型”正从学术概念走向产业级应用的核心支柱。它解决的 不仅是游戏任务，而是 AI 训练的根本性范式问题：如何在虚拟空间中安全、廉价地完成对 复杂现实技能的习得。结合 Sora、Genie 等模型对物理世界理解的深度，我们看到一条清晰 的路径：未来具身智能的突破，将严重依赖于这种“内部模拟、外部验证”的循环。这不仅会 重塑机器人开发流程，更将催生‘数字孪生训练即服务’的新商业模式。对于企业而言，关注 点应从单纯的模型参数竞赛，转向如何构建高质量、可交互的行业世界模型。这才是下一代 AI 基础设施的真正赛点。 **🚀 Prompt 语宙 AI 创作者生态：**探索 2,000+ 全球实用 AI 工具与高精度生图提示词 咒语库 [🧭 语宙 AI 导航 (ai.paooo.com)](https://ai.paooo.com/)[🎨 AI 生图 Prompt 库](https://paooo.com/ai-image-prompts/) [⚡ AIGC 早报生成器](https://paooo.com/mtool/)