arXiv · NLP· Guangfeng Cai, Kaibing Yang, Shuo He, Yu Li, Shengtian Yang, Jiaqi Lv, Lei Feng·· 7 小时前AI 评分25
超越下一观测预测：Agent 主导的世界建模用于序贯决策
Beyond Next-Observation Prediction: Agent-Authored World Modeling for Sequential Decision Making
AI 导读
提出 Agent-Authored World Modeling (AAWM)，通过基于策略自身决策需求构建监督信号，替代传统的下一观测预测目标。 该方法在状态空间中检索相关轨迹证据，合成针对决策动力学的训练目标，使学习信号更契合策略行动前需理解的环境动态。 实验验证了 AAWM 在多个环境下的有效性，该成果已被 EMNLP 2026 主会接收。
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