本文将因果世界模型（CWMs）作为一个框架引入，用于能够超越训练数据进行推理和行动的智能体。作者提出，有效的世界模型不仅应能生成预测，还应捕捉实体属性和交互，以解释环境动态。本文正式定义了CWMs，将其与因果表征学习、面向对象的学习、因果发现和结构因果模型等现有研究联系起来，同时还解决了可识别性问题。 AI
影响 这项研究可能催生更强大、更具适应性的AI智能体，使其能够理解和交互复杂的环境。
排序理由 该集群包含一篇在arXiv上发表的学术论文。
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