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Dreamer系列（Hafner等人，2019-2023）核心是循环状态空间模型（RSSM），通过重构观测学习表征，属于生成式方法
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8/6/2026
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UnverifiedDreamerV3采用的RSSM（循环状态空间模型）由Danijar Hafner等人提出，将隐状态分解为确定性循环状态和随机隐变量80% similarUnverifiedDreamerV3 是基于隐空间的世界模型，在压缩的潜在表示空间中进行预测，计算效率更高63% similarUnverified近年涌现出混合专家模型（MoE，如 Mixtral）、状态空间模型（SSM，如 Mamba）、线性注意力变体等新兴架构63% similarUnverified大模型幻觉现象根植于Transformer的自回归生成机制，模型在预训练阶段通过Next Token Prediction任务学习概率分布61% similarUnverified模型幻觉的本质是模型在训练数据分布之外进行概率补全，减少幻觉的核心手段包括提供上下文锚点、要求模型显式引用来源、结合RAG提供事实依据59% similar
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