本文通过根据建模通道（环境、智能体或联合智能体-环境系统）对强化学习中的世界模型进行分类，引入了一个理解世界模型的框架。利用计算力学，作者将这三种情况的规范预测模型定义为ε-变换器或ε-机。研究表明，规范环境模型与标准的预测状态表示一致，而另外两种情况则为智能体和联合系统产生了类似的规范模型。一个关键发现是，规范的、支持受限的环境状态通过规范的联合因果状态进行分解，其转换结构源自联合模型，而智能体侧的构建是偶对的。 AI
影响 通过阐明世界模型的结构和目的，为开发更复杂、更高效的AI智能体提供了理论基础。
排序理由 在arXiv上发表的学术论文，详细介绍了强化学习中世界模型的新理论框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- computational mechanics
- epsilon-machines
- epsilon-transducers
- partially observable Markov decision process
- Predictive State Representations
- World Models
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