有限自动机提取：基于游戏视频的低数据世界模型学习作为程序
人工智能
2026-05-22 v2
摘要
世界模型被定义为环境的压缩空间和时间学习表示。通常，这种学习表示是一个神经网络，这使得将学习到的环境动力学和可解释性的转移成为一个挑战。本文提出了一种方法——有限自动机提取（Finite Automata Extraction, FAE），它从代表为游戏视频的程序的表示中学习一种神经符号世界模型：Retro Coder。与先前的世界模型方法相比，FAE学习的环境模型更精确，生成的程序也更通用。
引用
@article{arxiv.2508.11836,
title = {Finite Automata Extraction: Low-data World Model Learning as Programs from Gameplay Video},
author = {Dave Goel and Matthew Guzdial and Anurag Sarkar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.11836},
year = {2026}
}