Active Inference Institute Act. Infer. Serve.
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Python-Entwickler, Forscher und Ingenieure, die kontinuierliche Zustands-Active Inference-Modelle implementieren.

cpomdp — Kontinuierliches Active Inference für Python

Ein getesteter, dokumentierter kontinuierzustands-Active Inference-Bibliothek in Python.

Führen: Daniel Corva

Ecosystem

cpomdp ist eine Open-Source-Python-Bibliothek für Zustandsmodelle mit kontinuierlichem Zustand Active Inference. Sie bietet Faktor-Graph-Nachrichtenaustausch, Kalman- und Referenzfilterung, zustandsabhängige Beobachtungs- und Prozessrauschen, zertifizierbare Toleranzen und klassische Steuerungshilfsbasen, die aufeinander abgestimmt sind.

Überblick

cpomdp bringt strenge kontinuierliche Active Inference nach Python. Agenten halten Gaußsche Überzeugungen über kontinuierliche latente Zustände, aktualisieren über Nachrichtenweitergabe auf Forney-artigen Faktorgraphen und wählen Aktionen durch Minimierung der erwarteten freien Energie über deklarierte Aktionsmengen mit zertifizierten Toleranzen.

Ecosystem shortlinkResearch

teilnehmen

Beitragende Personen, die sich für numerische Analyse, JAX/NumPy-Referenzkerne, Kalman-Filterung und kontinuierliches generatives Modellieren interessieren, sind über Discord und GitHub willkommen.

Discord inviteCommunity

Veröffentlichungen und Links

Die Bibliothek wird Open Source entwickelt: Quelle auf GitHub, Dokumentation unter cpomdp.inferogenesis.com, Veröffentlichungen als cpomdp auf PyPI. Die erste zugehörige Publikation, "State-Dependent Observation Noise Reintroduces Epistemic Value in Linear-Gaussian Active Inference" (arXiv:2607.20306, 2026), beschreibt das Ergebnis, dass die von der Bibliothek implementierte Behandlung von zustandsabhängigem Rauschen.

cpomdp repositoryRepositorycpomdp documentationProjectscpomdp on PyPIProjectsState-Dependent Observation Noise Reintroduces Epistemic Value in Linear-Gaussian Active Inference (arXiv:2607.20306)Research

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