• 这篇文章是对dreamer系列的改进，是一篇world model 的论文
• 改进点在于，dreamer用的是循环神经网络，本文想把它改成transformer，并且希望能利用transformer实现并行训练。
• 改成transformer的话有个地方要改掉，dreamer用ht和xt来预测zt，但transformer要实现并行训练的话，最好是不要有ht，因为ht依赖transformer来预测，而transformer又需要zt作为输入，形成循环依赖就只能一步一步地生成。为此，把zt的预测改成只依赖于xt。如下所示：
  
• policy model的输入是ht和zt的concatenate