这篇博文介绍了一个非正式的框架，将智能体理解为“信念网络”。该模型整合了主动推理、智能体基础和机器学习的概念，提出信念、目标和行动是单一现象相互关联的方面。该框架认为，智能体的信念通常是局部一致的，但不一定是全局一致的，这对依赖单一概率分布的模型提出了挑战。它借鉴了概率依赖图（PDGs）和Garrabrant归纳法来处理这种不一致性，并融入了类似深度学习架构的分层概念形成。 AI
影响 提出了一个理解AI智能体架构和决策过程的新概念框架。
排序理由 该条目是一篇讨论AI智能体理论框架的博文，而非正式的研究论文或新模型发布。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Abram Demski
- Active Inference
- Agent Foundations
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- Garrabrant induction
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- PDGs
- probabilistic dependency graphs
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