只让机器人或虚拟智能体「想象」，不让它们和物理世界交互，它们也能学到和世界交互的技能？谷歌的世界模型 Dreamer 4 为这一想法提供了新的支撑。为了在具身环境中解决复杂任务，智能体需要深入理解世界并选择成功的行动。世界模型通过学习从智能体（如机器人或电子游戏玩家）的视角预测潜在行动的未来结果，为实现这一目标提供了一种有前景的方法。
在大多数人眼中，《我的世界》（Minecraft）只是一款自由度极高的沙盒游戏。 而在香港科技大学（广州）与腾讯联合团队的眼中，它却是一座可以演练通用人工智能的“数字练兵场”。
做父母的都希望孩子能学习好。
如果你曾在夜幕降临时，慌忙围出一块勉强能放下一张床的木屋，躲避午夜里徘徊的怪物；如果你曾在那片方块拼接的世界里，复现从自家校园到逶迤阿房的一切建筑；如果你曾沿着蜿蜒的矿道深挖，只为追寻岩浆洞穴里那抹耀眼的蓝绿色……那么，你一定懂得《我的世界》（Minecraft）的魅力！
人和智能体共享奖励参数，这才是强化学习正确的方向？
谷歌DeepMind研发的DreamerV3实现重大突破：无需任何人类数据，通过强化学习与「世界模型」，自主完成《我的世界》中极具挑战的钻石收集任务。该成果被视为通往AGI的一大步，并已登上Nature。
随着传统的人工智能基准测试技术显得力不从心，AI 构建者正转向更具创意的方法来评估生成式 AI 模型的能力。
测评大模型Agent能力，从未如此直观。 新旧两版Claude 3.5 Sonnet在《我的世界》里PK盖楼，差距不要太明显，引来大量围观。
北大校友打造的1000个智能体「我的世界」，背后原理揭晓了！ 团队全新公开35页技术报告，详尽解密AI智能体如何产生专业化分工、社交互动、甚至传播虚拟宗教……
人类世界的一切日常活动，都在《我的世界》中被1:1复刻了。1000亿AI智能体构成的文明，竟是这样的。
