新论文把开放式目标推断建模为贝叶斯过滤问题
xuanalogue · x · 2026-07-25
这篇新发表的论文把“开放式目标推断”写成了一个贝叶斯问题。
论文想回答的是：人类为什么能从很少的动作里，迅速推断出别人想做什么，而且这些目标空间几乎是无限的？作者给出的算法框架是把问题拆成两步：
- 自下而上的采样：先根据上下文生成一批可能目标
- 自上而下的过滤：再保留能解释已观察动作的目标
作者认为，这种方法能让实时目标推断在速度和规模上都变得可行，并可用于构建在开放式场景中帮助人的、不确定性感知型 AI 助手，比如做饭、旅行准备或网页浏览。
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