开放域任务强化学习（Open-Ended Task Reinforcement Learning）的目标是使智能体能够在多样化且未见过的任务中表现出色，同时能够实现任务间的迁移学习。这类研究的重点在于开发通用的学习算法，能够在没有明确任务定义的情况下，从环境中学习并推广到新任务。DeepMind的DreamerV3 是一个显著的进展，以下是其特点以及与其他相关算法的比较：
DreamerV3 是 DeepMind 提出的一个模型为中心的强化学习（Model-Based Reinforcement Learning, MBRL）算法，旨在实现通用性和高效性。它继承了 Dreamer 系列算法的核心思想，同时引入了一些重要改进，使其在多样化的任务上表现优异。以下是对 DreamerV3 的算法解析。
DreamerV3 的核心架构
DreamerV3 的框架主要由三个部分组成：世界模型（World Model）、策略学习（Policy Learning） 和 价值函数学习（Value Learning）。
