据MIT Tech Review报道，前谷歌DeepMind研究员丹尼贾尔·哈夫纳（Danijar Hafner）在旧金山SoMa区的办公室内展示了一系列从中国进口的人形机器人，这些机器人是他在新创业项目中的下一步探索方向：让AI在训练中从未遇到的环境里也能做出预判与反应。哈夫纳今年31岁，其新公司仍处于隐身模式，办公室内甚至未挂公司名牌，但他表示，这项工作是延续他多年来研究AI在陌生环境中导航的方向，而其物理载体就是这些形态各异的人形机器人。

哈夫纳的方法被称为基于模型（model-based）的强化学习。他开发用于模拟物理现实的“世界模型”，并让智能体在其中接受训练。智能体将模型视为真实世界的模拟器，学习如何行动，再利用这些经验对未来结果作出预测，即他所说的“做梦或想象”。这样一来，智能体或内置该智能体的机器人，就能在现实中的陌生场景里行动，例如进入一个从未见过的户型和人居空间的家庭。与通常需要大量真实世界试错训练的机器人技术不同，他的技术让智能体能在不依赖那种训练的情况下执行复杂任务。

哈夫纳成长于德国东北部乡村，父母均为古典音乐演奏家。他从邻居那里学会编程，高中时开始上AI在线课程。2015年，他在波茨坦哈索·普拉特纳学院读工程学二年级时，获得谷歌大脑的学生研究员职位，此后在谷歌大脑与谷歌DeepMind（两者后来合并）担任过十几次实习及其他职务，工作地点遍及英国、加拿大和美国。他曾与被誉为“AI教父”之一的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）和开创性论文《注意力就是你所需要的一切》的联合作者阿希什·瓦斯瓦尼（Ashish Vaswani）共事。

他在谷歌的前经理兼论文合作者蒂莫西·利利克拉普（Timothy Lillicrap）形容哈夫纳是顶尖中的顶尖：“我能接触到谷歌研究中的许多聪明人，他轻松排在前0.5%。”利利克拉普说，“在很多情况下，他会单枪匹马地完成需要整个工程师团队才能构建的东西。”

多年来，哈夫纳用热门视频游戏检验其方法。他的第一个突破是PlaNet模型，能让智能体提前规划来执行动作。Dreamer 2是首个在世界模型下达到人类水平、玩转Atari 2600游戏的智能体。Dreamer 3首次解决了Minecraft钻石挑战——无需人工指令即可成功在游戏中挖矿。Dreamer 4更进一步，从未直接与游戏交互的离线游戏视频数据集中学习挖钻石。后来，他将智能体从虚拟世界迁向物理现实，其DayDreamer项目让机器人无需专门训练即可在新环境中自主运作并对例如被推倒等新体验作出反应。

2025年秋天，哈夫纳离开谷歌DeepMind成立这家新公司。对于下一步计划，他守口如瓶，但表示自己想解决一个“将改变世界的问题”。