arXiv cs.AI· Chaitanya Kaul, Markus Klar, Sebastian Stein, Fraser C. Paterson, John H. Williamson, Roderick Murray-Smith·· 1 天前AI 评分26
JAXbounce：面向主动推理的连续控制类 Pong 基准测试，突破低维环境限制
JAXbounce: A Continuous-Control Pong-Like Benchmark for Active Inference Beyond Low Dimensional Environments
AI 导读
研究者发布 JAXbounce，一个用于评估主动推理的连续控制类 Pong 基准，结合连续状态、随机动力学与可组合的观测模型，基于 JAX 完全可微且可并行。论文在三种难度场景和八种噪声条件下运行超过 10,000 次智能体仿真，比较确定性基线、基于 Unscented Kalman Filter 感知与期望自由能规划的智能体，以及使用预训练神经网络编码器的像素智能体，并已开源为可复现基准。
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