提出了一种新的方法来学习依赖任务完成的未来动作序列预测的潜在世界模型，该模型适应地关注任务相关的动态学习，并同时充当稀疏奖励下计划的有效启发式方法，通过挑战性的视觉目标完成任务的评估，我们发现该方法较之前的无模型方法在性能上有了显著提高。

Dec, 2020

通过图像学习环境动态、通过快速在线规划选择动作，利用深度计划网络（PlaNet）解决了连续控制任务中的挑战，同时使用的强度模型相对较少。

Nov, 2018

本研究旨在使用生成神经网络建立流行的强化学习环境下的世界模型，并利用该世界模型进行无监督学习，学习环境的空间和时间紧凑表示。通过使用从世界模型提取的特征作为代理输入，我们可以训练出非常紧凑和简单的策略来解决所需任务。我们甚至可以在代理自己的幻象梦境中完全进行训练，并将该策略传输回实际环境中。

Mar, 2018

我们提出了一种物体为中心的模型，使用图神经网络中的对比学习在潜在空间中预测未来的状态，并注入了显式归纳偏置以帮助提高模型的预测准确性。我们的模型不仅可捕捉物体交互作用，而且能够提高物体位置的定位能力，且实验表明我们的模型在多个领域中具有显著的优势。

Jul, 2021

通过构建多种感知认知网络模型预测复杂的动态环境，研究发现灵长类动物的神经机制和行为模式与未来在动态可重用视觉表达上的预测最为一致。

May, 2023

提出了一种名为 PREDICTIVE STATE INFERENCE MACHINE（PSIM）的数据驱动方法，用于推断动态系统的预测状态空间，并且实现了一些基于机器人的测试。

Dec, 2015

在这项工作中，我们提出了一种概率形式主义来学习多时间尺度世界模型，即 Multi Time Scale State Space (MTS3) 模型。我们的模型使用多时间尺度上的计算有效推理方案，以对未来数秒的高准确性和不确定性进行预测。我们的实验集中于行动条件下的远期预测，结果显示 MTS3 在包括复杂模拟和真实世界动态系统的多个系统识别基准测试中胜过了最近的方法。

Oct, 2023

该论文提出 L3P 算法，使用稀疏的多步转换学习基于图结构的世界模型并生成 Q - 函数，其在高维连续控制任务上具有优越的性能，是深度强化学习中可扩展规划的重要进展。

Nov, 2020

该研究提出了一种基于计算机视觉概念，使用深度神经网络从摄像头观测和专业演示数据中训练世界模型和政策的通用框架，该模型可以预测鸟瞰图空间中动态汽车的未来轨迹，并在城市驾驶环境中联合预测静态场景、动态场景和特定行为。

Jun, 2023

我们提出了一个框架，旨在学习两个连续时间步骤中观察到的图像之间的基本动态。通过估计图像演化的中间阶段，我们的方法关注在保持图像的空间相关性的同时提供可解释性，并通过偏微分方程中表示的物理模型引入潜在动态学变量，确保了所学模型的可解释性并提供了相应图像动态的洞察力。通过对地球科学图像数据进行一系列数值测试，我们证明了我们学习框架的鲁棒性和有效性。

Oct, 2023