一篇新文章讨论了使用学习模型进行规划的挑战，强调用于规划的任何模型本质上都是不完美的。它提出了在不确定性下进行稳健规划的策略，例如模型预测控制（MPC），该策略涉及大量规划但最少承诺，并强调了诸如交叉熵方法（CEM）和具有定义预算的随机射击等技术。该文章还区分了随机不确定性和认知不确定性，并引入了预期自由能的概念。 AI
影响 讨论了人工智能规划中的基本挑战，提出了在处理不完美学习模型时提高稳健性的方法。
排序理由 该条目是一篇讨论人工智能规划概念的博客文章，而不是主要发布或重大行业事件。
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