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摘要

本文认为当前的强化学习基准是片段式的、静态的且非持久的，无法反映现实世界的持续学习，并介绍了 Morpheus 大世界环境来解决这些问题。

为什么我们需要一个大世界环境来进行持续学习？ 仅仅因为目前的强化学习基准（如 Atari、OpenAI Gym、MuJoCo 和 Procgen）都具有以下三种特性，这些特性与现实世界毫无关系，也永远无法帮助实现持续学习。 - **片段式**：每个任务结束，世界重置为干净状态。 - **静态**：环境的规则和动态保持不变。 - **非持久性**：过去的决策不会影响未来的决策。失败的片段不会对下一个片段产生任何后果。 在现实世界中，环境永远不会重置，并且不断演变，导致人类不断调整和适应新环境。这就是为什么我们需要像 Morpheus 这样的大世界环境。 在我们的博客中了解更多。链接如下
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缓存时间: 2026/07/14 20:32

为什么我们需要一个“大世界环境”来进行持续学习？

原因很简单：当前诸如 Atari、OpenAI Gym、MuJoCo 和 Procgen 等强化学习基准都具备以下三个特性，这些特性与现实世界毫无关联，也永远无法帮助我们实现持续学习。

  • 回合制（Episodic）：每个任务结束，世界都会重置为初始干净状态。
  • 平稳性（Stationary）：环境的规则和动态始终保持不变。
  • 非持久性（Non-persistent）：过去的决策不会影响未来的决策。失败的回合不会对下一回合产生任何后果。

在现实世界中，环境永远不会重置，而是持续演变，迫使人类不断调整自身以适应新环境。这就是为什么我们需要像 Morpheus 这样的“大世界环境”。

了解更多请访问我们的博客。下方链接。

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arXiv cs.LG

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