研究者：世界模型一阶梯度训策略收益有限，学习型 WM 下样本太便宜
breadli428 · x · 2026-10-26
作者引用自己关于世界模型梯度可用于 imagination 内训练策略的工作（结论与 RWM 提出的「接触切换处梯度尖锐不可用」相反），并给出判断：相比把动力学「神经网络化」带来的速度提升，用一阶梯度 + BPTT 相对零阶策略梯度的训练加速其实很次要；在有学习型世界模型的场景下，样本近乎免费，这点收益更可忽略。
所属事件:世界模型梯度之争：一阶收益有限，零阶训练更快(2 条相关)→
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