World Models von Umgebung, Agent und gemeinsamen Agent-Umgebungs-Systemen

arXiv:2608.20401v1 Ankündigung: neu Zusammenfassung: World Models sind eine zentrale Komponente des modellgestützten Reinforcement Learning. Sie werden üblicherweise in Bezug auf die Variablen diskutiert, die sie vorhersagen, wie Observationen, Rewards, States, latente oder Informationsstates. Wir argumentieren, dass es ein priors gibt, das deutlich…