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English(EN) Learning to Act with World Models by Valuing What Comes Next

AI代理通过内在动机和预测状态学习世界模型 · 已追踪2个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员正在探索内在动机如何增强强化学习代理构建世界模型的能力。一篇论文将24个内在目标（包括好奇心、熵和能力）整合到强化学习框架中，发现由好奇心驱动的带有观测重建的探索产生了强大的结果。另一种方法WM-PPO将世界模型与Proximal Policy Optimization的评论家相结合，从预测的后继状态生成辅助策略优势和价值目标，在ALFWorld和ScienceWorld等环境中显著提高了任务成功率，而无需特权信息。 AI

影响 这些方法可能导致更具适应性和通用性的AI代理，能够以更少的显式监督学习复杂任务。

排序理由 该集群包含两篇学术论文，详细介绍了AI代理使用内在动机和预测状态学习世界模型的新颖方法。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Reece Keller, Declan Kutscher, Xaq Pitkow, Aran Nayebi ·

    从内在动机构建世界模型

    arXiv:2611.13113v1 Announce Type: new Abstract: In the absence of extrinsic rewards or task supervision, human behavior is guided by intrinsic motivation---neural signals that drive curiosity, creativity, play, and other essential facets of intelligence. Intrinsic motivation play…

  2. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    通过重视接下来的内容来学习使用世界模型进行行动

    WM-PPO combines a world model with PPO’s critic to create auxiliary policy advantages and value targets from predicted successor states, improving task success without privileged information.

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