概述
Anima探究了Active Inference与当前基于LLM的AI之间的交集——检视Active Inference感知、策略和行动模型如何关联于LLM的行为，并探讨该框架能否指导设计出具有连贯性和一致性的AI行为。它探索了一个完整的Active Inference管道——预测加工、代偿性调节、马尔可夫毯子以及策略选择——是否能赋予一个人工代理在交互之间的真正行为连续性和内在主动性。
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对LLM行为和对齐的Active Inference方法感兴趣的AI研究人员和从业者。
anima
探索当前基于LLM的AI交互和基于策略的行为背景下的Active Inference。
领导: Stell
Anima 是一个生态系统项目，旨在探索 Active Inference 原理如何应用于与大型语言模型的交互。它研究了基于策略的、全面感知的 Active Inference 架构如何为当前 AI 系统的设计和理解提供信息。
参与
欢迎对人工智能系统中的Active Inference方法感兴趣的人工智能研究人员、认知科学家和从业者。
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