Ключевое преимущество DreamerV3 — стабильность. В отличие от классических алгоритмов вроде PPO, требующих тонкой настройки под каждую задачу, он сохраняет одни и те же параметры для всех 150 тестовых сценариев, от аркадных игр до управления роботами. Это достигнуто за счёт балансировки данных: система автоматически корректирует масштаб наград, избегая перекосов в обучении. Например, в средах, где награды редки (как алмазы в Minecraft), алгоритм усиливает «любопытство», исследуя больше вариантов.

Прорывом стал результат в Minecraft: DreamerV3 первым собрал алмазы «с нуля», преодолев 12 этапов — от рубки деревьев до поиска редких минералов. Это демонстрирует способность к долгосрочному планированию в непредсказуемых условиях, что важно для реальных роботов, работающих в меняющейся среде.

Учёные видят будущее технологии в объединении обучения с видео из интернета — например, робот-помощник мог бы осваивать навыки, наблюдая за людьми. Уже сейчас DreamerV3 масштабируется: чем больше вычислительных ресурсов, тем выше эффективность. Это открывает путь к системам, которые не просто выполняют задачи, но адаптируются к новым вызовам — от умных фабрик до автономных автомобилей, способных «мыслить» на шаг вперёд.