English(EN) Learning Action Models with Conditional and Quantified Effects via Uncertainty-Guided Exploration

新的 OHCAM 方法从有限数据中学习复杂的动作模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-01 04:00

研究人员开发了在线假设驱动的条件动作模型学习 (OHCAM)，这是一种新颖的在线方法，用于从有限的环境交互中学习具有条件和量化效应的动作模型。该方法在假设的动作模型上保持信念，并通过最大化竞争性假设之间的分歧来战略性地选择信息性动作以减少不确定性，同时还能抵抗噪声观测。OHCAM 从简单的假设开始，并根据需要扩展复杂性，在六个基准规划域和 Kinova Gen3 机器人上的实验中，与基线相比，展示了样本效率和改进的任务解决能力。 AI

影响这项研究可能导致更高效、更强大的 AI 规划系统，这些系统能够用更少的数据运行并处理复杂的条件效应。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Jeffrey Jewett, William Solow, Sandhya Saisubramanian · 2026-09-01 04:00

通过不确定性引导探索学习具有条件和量化效应的行动模型

arXiv:2608.30955v1 Announce Type: new Abstract: Accurate action models are critical for effective planning. Existing action-model learning methods largely assume simple action representations or become computationally intractable when learning conditional and quantified effects. …

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