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TD-MPC2：连续控制的可扩展、健壮世界模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种改进的模型预测控制算法TD-MPC2，成功训练了一个单一的3.17亿参数代理程序，执行了80个跨多个任务领域的任务。该算法在104个在线强化学习任务中相对于基准方案的显著改进，并对大型TD-MPC2代理程序的经验、机会和风险进行了总结。
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关键要点
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TD-MPC2是一种改进的模型预测控制算法。
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该算法通过在学得的隐式世界模型的潜空间中进行局部轨迹优化。
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TD-MPC2在104个在线强化学习任务中相对于基准方案有显著改进。
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通过一组超参数实现了一致强大的结果。
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模型和数据规模的增加提升了代理程序的性能。
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成功训练了一个3.17亿参数的代理程序，执行了80个跨多个任务领域的任务。
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总结了大型TD-MPC2代理程序的经验、机会和风险。
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