English(EN) Learning POMDP World Models from Observations with Language-Model Priors

语言模型加速POMDP世界模型学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-05 05:00

研究人员开发了Pinductor，一种利用语言模型先验在部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）中学习世界模型的新方法。该方法使用LLM从有限的观测-行动轨迹中提出和改进POMDP模型，显著减少了对广泛环境交互的需求。Pinductor在性能和样本效率方面与使用特权状态信息的方法相当，并且比DreamerV3等标准的POMDP基线具有更高的样本效率，同时保持相似的计算成本。 AI

影响提出了一种新的样本高效世界模型学习方法，有可能使具有更少数据的更通用的智能体成为可能。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Valentin Six, Frederik Panse, Mathis Fajeau, Lancelot Da Costa, Mridul Sharma, Alfonso Amayuelas, Tim Z. Xiao, David Hyland, Philipp Hennig, Bernhard Sch\"olkopf · 2026-11-05 05:00

从带语言模型先验的观测中学习POMDP世界模型

arXiv:2605.13740v2 Announce Type: replace Abstract: Whether navigating a building, operating a robot, or playing a game, an agent that acts effectively in an environment must first learn an internal model of how that environment works. Partially-observable Markov decision process…

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