Atari100k

JEDI模型整合扩散模型和JEPA以实现高效强化学习

研究人员开发了JEDI，一种用于在线基于模型的强化学习的新型联合嵌入扩散世界模型。该模型通过在JEPA框架内使用去噪目标端到端地学习其潜在空间，解决了现有扩散世界模型在计算成本和性能之间的权衡问题。实证表明，JEDI在Atari100k上表现出具有竞争力的性能，优于具有单独训练的潜在空间的模型，同时还显著降低了VRAM使用量并加快了训练和采样时间。