层级内在目标框架复现果蝇自主探索行为

2026年10月25日，Declan Kutscher 等人在 arXiv 发布论文《Intrinsic Goals for Autonomous Agents》。该研究结合果蝇全脑记录与神经机械数字孪生技术，验证了层级内在目标在生成匹配飞虫行为智能体方面的有效性。 在实验方法上，团队使用20种涵盖好奇心、熵及能力方法的内在动机算法训练智能体，且未使用任何外部奖励。评估基于虚拟系球实验，重点比较了智能体的自发运动统计量与其内部表征。 结果显示，层级能力算法 DIAYN 表现最优。该算法学习离散策略以最大化行为熵及感官观测可分性，在行为与神经前瞻性编码的联合性能上，最接近真实果蝇的神经机械行为特征。

AI 根据报道生成 · 49 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。