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पायथन डेवलपर्स, शोधकर्ता और इंजीनियर जो सतत-अवस्था Active Inference मॉडल को लागू कर रहे हैं।
एक परीक्षण किया गया, प्रलेखित निरंतर-अवस्था Active Inference लाइब्रेरी पाइथन में।
अग्रणी: Daniel Corva
cpomdp एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जो निरंतर-अवस्था Active Inference के लिए है। यह फैक्टर-ग्राफ मैसेज पासिंग, कलमन और संदर्भ फ़िल्टरिंग, अवस्था-निर्भर अवलोकन और प्रक्रिया शोर, प्रमाणित सहिष्णुता और मिलान किए गए क्लासिकल कंट्रोल बेसलाइन प्रदान करता है।
cpomdp निरंतर-अवस्था Active Inference के लिए कठोर Python लाता है। एजेंट निरंतर छिपे हुए राज्यों पर गाऊसी विश्वास बनाए रखते हैं, फॉरनी-शैली के फैक्टर ग्राफ पर संदेश पासिंग के माध्यम से अपडेट करते हैं, और घोषित कार्रवाई सेट पर अपेक्षित मुक्त ऊर्जा को कम करके क्रियाएं चुनते हैं जिसमें प्रमाणित वारंट सहनशीलता के साथ।
संख्यात्मक विश्लेषण, JAX/NumPy संदर्भ कर्नेल, कलमन फ़िल्टरिंग और निरंतर जनरेटिव मॉडलिंग में रुचि रखने वाले योगदानकर्ता Discord और GitHub के माध्यम से भाग लेने के लिए आमंत्रित हैं।
लाइब्रेरी को खुले में विकसित किया गया है: GitHub पर स्रोत, cpomdp.inferogenesis.com पर दस्तावेज़, और PyPI पर cpomdp के रूप में प्रकाशित रिलीज़। पहला संबंधित पेपर, "स्टेट-डिपेंडेंट ऑब्जर्वेशन नॉइज़ रीइंट्रोड्यूसेस एपिस्टेमिक वैल्यू इन लीनियर-गॉसियन Active Inference" (arXiv:2607.20306, 2026), उस परिणाम को निर्धारित करता है जिसे लाइब्रेरी का स्टेट-डिपेंडेंट नॉइज़ हैंडलिंग लागू करता है।
संबंधित संसाधन
Audience: Newcomer
Primary public community channel for conversation, coordination, and newcomer orientation.
Audience: Researcher
Public ecosystem shortlink for Institute context, projects, activities, and conceptual maps.
Audience: Developer
Source repository for the cpomdp continuous-state Active Inference library.
Audience: Developer
Documentation for the cpomdp library: API reference, tutorials, and worked examples.
Audience: Developer
Released cpomdp packages on the Python Package Index, installable with pip.
Audience: Researcher
Preprint showing that state-dependent observation noise reintroduces epistemic value in linear-Gaussian Active Inference; the result cpomdp implements.