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Modelle / Forschung

self-revising-active-inference · NACLab

Offizielle Implementierung für den Artikel „SR-AIF: Solving Sparse-Reward Robotic Tasks from Pixels with Active Inference and World Models“

world models
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self-revising-active-inference · NACLab Screenshot der Ressourcenseite
Ressourcen-Screenshot · aufgenommen 2026-10-10 · visuell überprüft

Übersicht

Offizielle Implementierung für den Artikel „SR-AIF: Solving Sparse-Reward Robotic Tasks from Pixels with Active Inference and World Models“

Überprüfen Sie Beobachtungs-/Aktionsschnittstellen, Kontrollpunkte, Roboterausführungen und Anpassungsanforderungen. Durch die Repository-Codelizenzierung werden Gewichtungen oder Trainingsdaten nicht automatisch lizenziert.

Projektinformationen

Betreuer
NACLab
Primärsprache
Python
Repository-Code-Lizenz
Nicht angegeben
Modellgewichtslizenz
Nicht aufgezeichnet
Datensatzlizenz
Nicht aufgezeichnet
Hardware-Design-Lizenz
Nicht aufgezeichnet
Wartung
Nicht in den zuletzt erfassten Metadaten archiviert
Letzter beobachteter Repository-Push
2026-08-05

Codelizenzen decken nicht automatisch Modellgewichte, Datensätze oder Hardwaredesigns ab. Nicht erfasste Lizenzdetails bedürfen der Bestätigung durch den Herausgeber.

Dokumentationsabschnitte

  • SR-AIF: Solving Sparse-Reward Robotic Tasks from Pixels with Active Inference and World Models
  • Official Publication, ArXiv Preprint, Project Video Description, and Research Blog Can be Found Below
  • Requirements
  • Experiment(s)
  • Miscellaneous
  • Citation

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