通用強化學習

深度分析

通用強化學習代理人的記憶需求：領域辨識與動態重建的分離與解碼定理

本研究證明在觀測瓶頸需不同最適行動的多環境下，近似最優代理人必須在記憶中區分領域，並可藉此重建局部介入動態。實驗於ForkWorld格子世界驗證，顯示無記憶模型失敗，具記憶代理人成功，暗示未來通用AI需整合記憶模組提升跨域適應與決策效率提升。