12月5日消息，来自谷歌大脑，DeepMind以及多伦多大学的研究人员们近日发表了一篇名为《梦想控制：通过潜意识的学习行为》的新研究。研究人员介绍了一种增强型学习智能体Dreamer，它可以完全通过潜在的想象力解决图像中的长时间任务。研究人员通过在学习的世界模型的紧凑状态空间中想象的轨迹传播学习状态值的解析梯度来有效地学习行为。在20项具有挑战性的视觉控制任务上，Dreamer在数据效率，计算时间和最终性能方面都超过了现有方法。