分析
这个引人入胜的概念将人工智能设想为压缩的动作-感知模式系统,对智能提供了一个全新的视角! 通过专注于将数据流压缩成“机制”,它为潜在的更高效、更具适应性的人工智能系统打开了大门。 与弗里斯顿的“主动推理”的联系进一步表明了通往高级、具身智能的道路。
引用
“总体的想法是将代理动作和感知视为同一离散数据流的一部分,并将智能建模为将此流的子片段压缩成独立的“机制”(动作-感知模式),这些机制可用于预测/动作,并可能在代理学习时重新组合成更通用的框架。”
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“总体的想法是将代理动作和感知视为同一离散数据流的一部分,并将智能建模为将此流的子片段压缩成独立的“机制”(动作-感知模式),这些机制可用于预测/动作,并可能在代理学习时重新组合成更通用的框架。”
“这篇文章来源于 ArXiv。”
“该研究侧重于复杂系统中的模式识别。”
“LLM 充当通用模式机器。”