世界模型

Performance Asymmetry in Model-Based Reinforcement Learning

基于模型的强化学习中的性能不对称性

Jing Yu Lim, Rushi Shah, Zarif Ikram, Samson Yu, Haozhe Ma, Tze-Yun Leong, Dianbo Liu

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country（XXX系，YYY大学，地点，国家） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（ZZZ学院，WWW研究所，地点，国家） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：model-based reinforcement learning(title,abstract)；world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO

AI总结 本文提出JEDI世界模型，通过解决基于模型的强化学习中的性能不对称问题，在Human-Optimal任务和Breakout上取得最优成绩，同时提升计算效率。

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