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行为和对齐感兴趣的人工智能研究人员和从业者。
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在当前基于LLM的AI互动和基于政策的行为背景下探索主动推断。
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Anima是一个生态系统项目，探索了积极推断原则如何应用于与大型语言模型的互动。它研究了基于政策、意识明确的积极推断架构如何为当前人工智能系统的设计和理解提供信息。
参与
欢迎人工智能研究人员、认知科学家以及对主动推断方法感兴趣的从业者。
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