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通过自由能量最小化提升蒙特卡洛树搜索
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新规划框架，将蒙特卡洛树搜索与主动推理目标结合，以解决不确定环境中探索与目标导向行为的平衡问题。该方法在连续控制任务中优于独立的CEM和随机回合的MCTS。
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关键要点
- 本研究提出了一种新规划框架，结合蒙特卡洛树搜索（MCTS）与主动推理目标。
- 该方法旨在解决不确定环境中探索与目标导向行为的平衡问题。
- 研究表明，此方法在连续控制任务中优于独立的CEM和随机回合的MCTS。
- 该框架能够在追求外在奖励的同时，系统性地减少认知不确定性。
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