Dreamer 4：从“想象”中汲取智慧，重塑AI Agent学习范式与具身智能边界

温故智新AIGC实验室

TL;DR：

谷歌DeepMind的Dreamer 4引入了“想象训练”范式，使AI Agent仅通过离线视频数据就能解决复杂任务，如在Minecraft中挖掘钻石。这一突破性进展不仅大幅提升了数据效率和模型可扩展性，更预示着机器人学、通用决策制定乃至具身智能领域可能迎来一场深刻变革，为构建更接近人类智能的学习系统提供了新路径。

技术原理与“想象训练”的范式革新

谷歌DeepMind的最新力作Dreamer 4，在人工智能学习领域点燃了一盏新的明灯，它通过一种名为“想象训练”（Imagination Training）的方法，使AI Agent能够在不与真实环境直接交互的情况下，仅凭离线视频数据来学习并掌握复杂的长期任务。这一创新范式深刻颠覆了传统强化学习对大量在线互动数据的依赖，标志着AI Agent在数据效率和学习能力上迈出了重要一步。

Dreamer 4的核心在于其精巧的模型架构和训练策略。它由两大部分组成：一个能够将每个视频帧压缩成连续表示的“分词器”（tokenizer），以及一个能够根据当前表示和所选行动预测下一个世界表示的“动态模型”1。为了实现高效且准确的预测，研究人员引入了“强制捷径”（shortcut forcing）技术，使得模型在预测未来帧时能够迈出更大的步伐，同时不失精度。结合跨空间和时间的因果注意力机制，以及专门的内存技术，Dreamer 4得以在单个GPU上保持至少每秒20帧的最低运行速度，这在实时生成世界表示方面展现出非凡的效率2。

这项技术的强大能力在Minecraft游戏中得到了验证。Dreamer 4成为首个仅通过离线数据训练，就能在游戏中成功挖掘钻石的Agent。这并非一项简单任务，它需要Agent基于原始像素数据，选择超过20,000个鼠标和键盘操作序列3。更令人瞩目的是，与OpenAI的VPT离线Agent相比，Dreamer 4在数据使用量减少100倍的情况下，表现出显著的优越性；它甚至超越了基于微调通用视觉-语言模型（如Gemma 3）的现代行为克隆方法，证明其世界模型表示在行为克隆和通用决策制定方面的强大优势4。

“我们可以在Minecraft上取得更多的通用AI进展！Agent还远未达到人类的游戏水平，而且还有数百个比获得钻石更难的任务。”Dreamer 4的作者之一Danijar Hafner指出，Minecraft是体现Agent研究成果的绝佳测试平台，暗示了未来AI Agent复杂任务解决能力的巨大潜力。5

商业落地与产业生态重塑

Dreamer 4所代表的“想象训练”范式，其商业价值和对产业生态的重塑潜力是巨大的。最直接的应用领域莫过于机器人学。传统的机器人训练需要大量的物理世界互动，这不仅耗时耗力，而且成本高昂，甚至可能损坏设备。而Dreamer 4能够在纯粹的“想象”中完成训练，再将学到的技能应用于现实世界，这无疑将大幅降低机器人部署的成本和复杂性，加速机器人技术在工业、服务、医疗等领域的落地。试想，一个物流机器人可以在数字孪生环境中反复训练搬运、分拣任务，直到熟练掌握，然后直接在真实的仓库中高效工作，这将是效率的飞跃。

此外，该技术对于企业级AI解决方案和虚拟环境中的决策制定也具有深远影响。例如，在自动驾驶模拟、复杂工业流程优化、甚至是元宇宙中的虚拟Agent行为设计，Dreamer 4的离线学习和想象能力都可以提供更经济、更安全的训练路径。其对数据效率的极致追求（100倍于VPT的数据量减少）意味着企业能够以更少的训练数据、更低的计算成本来开发和部署高性能的AI Agent，显著提升AI项目的投资回报率。这不仅将催生新的商业模式，也将重塑现有的AI服务提供商和企业数字化转型战略。

迈向通用智能的哲学思辨

Dreamer 4的突破，不仅是技术层面的胜利，更引发了对人工智能本质和未来发展路径的深刻哲学思辨。当一个AI Agent仅通过观察视频就能理解世界、预测未来并规划复杂行动时，“想象力”在人工智能中的角色便跃然纸上。这不再是简单的行为克隆，而是对世界内在规律的建模和抽象理解。它提出了一个引人入胜的问题：人工智能是否能够通过纯粹的内部模拟和推理，构建起对现实世界的深刻认知，并生成前所未有的解决方案？

这种“想象训练”的能力，让我们瞥见了通向**通用人工智能（AGI）**的一条潜在路径。人类的许多高级认知能力，如创新、规划和解决问题，都离不开在脑海中模拟不同情景和结果的“想象力”。Dreamer 4在Minecraft这样复杂、开放的世界中展现出的规划和目标达成能力，正是这种模拟能力的初步体现。它意味着AI可能无需每次都通过“试错”来学习，而是能在其“心智模型”中进行高效的预演和优化。这挑战了我们对智能学习边界的认知，并暗示了未来AI可能具备更强的抽象推理、迁移学习和自主适应能力。

未来挑战与前瞻性展望

尽管Dreamer 4展现出令人鼓舞的潜力，但其从虚拟环境到真实世界的迁移仍面临挑战。Minecraft是一个具有明确规则和可预测物理反馈的数字世界，而现实世界充满不确定性、噪音和无限的复杂性。如何将“想象训练”中习得的抽象知识，稳健地泛化到物理定律更复杂、对象交互更模糊的真实机器人任务中，是未来研究的关键。Dreamer 4在真实世界机器人数据集上执行反事实交互的初步结果是积极的，表明它在处理物体交互的物理性方面优于其他视频模型，但大规模、高鲁棒性的部署仍需时日。

展望未来3-5年，随着Dreamer 4这类世界模型Agent的不断演进，我们可以预见到以下趋势：

  1. 更高效的具身智能训练：机器人将能够通过观看人类操作视频或模拟数据，快速掌握复杂技能，加速自动化和智能化进程。
  2. “智能体即服务”（Agent as a Service）兴起：基于想象训练的AI Agent平台将成为新的商业增长点，为企业提供定制化的决策和自动化解决方案。
  3. AGI研究的新范式：对“想象”和“世界模型”的深入探索将成为通用人工智能研究的核心，推动AI从数据驱动向模型驱动、甚至认知驱动转变。
  4. 伦理与治理的紧迫性：随着Agent自主决策能力的提升，如何确保其行为符合人类价值观、避免偏见和意外后果，将成为AI伦理与治理领域的重要议题。

Dreamer 4不仅仅是一个技术进步，它更是我们理解智能、构建智能的一个重要里程碑。它让我们思考，当AI开始“想象”时，人类与技术共创的未来将是怎样一番图景。

引用

  1. Dreamer 4: Learning to Achieve Goals from Offline Data Through Imagination Training · InfoQ · (2025/10/XX) · 检索日期2025/10/10 ↩︎

  2. Dreamer 4: Training Agents Inside of Scalable World Models · Danijar Hafner Project Page · Danijar Hafner (2025/09/XX) · 检索日期2025/10/10 ↩︎

  3. 梦里啥都有？谷歌新世界模型纯靠「想象」训练 - 新浪财经 · 新浪财经 · (2025/10/02) · 检索日期2025/10/10 ↩︎

  4. Training Agents Inside of Scalable World Models · arXiv · Danijar Hafner et al. (2025/09/XX) · 检索日期2025/10/10 ↩︎

  5. Danijar Hafner (@danijarh) on X: "We can make way more general AI progress on Minecraft! Agents are nowhere near human play, and there are hundreds of tasks harder than getting diamonds." · X (formerly Twitter) · Danijar Hafner (2025/10/02) · 检索日期2025/10/10 ↩︎