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研究拆解期望自由能作为潜世界模型规划的测试时算力控制器
Knowing When to Stop Thinking: A Dissection of Expected Free Energy as a Test-Time Compute Controller for Latent World-Model Planning
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一项 arXiv 预印本研究拆解期望自由能（EFE）能否决定潜世界模型规划该花多少算力，并分别测试候选打分、停止规则与在线预测器更新。当精英代价停滞时停止细化，在成功率随深度饱和的任务上平均成功率接近固定深度参照；在测试的较大权重下，奖励预测分歧会降低冻结模型的成功率，惩罚分歧则在部分任务和权重设置下有益、在另一些设置下有害。
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