认知代理中的离线世界模型：想象网络
人工智能
2026-02-11 v4 计算与语言
社会与信息网络
神经元与认知
摘要
想象的计算作用仍有争议。虽然经典观点强调奖励最大化，但新兴证据表明它访问内部世界模型 (IWM)。我们采用心理网络分析方法，比较人类和大型语言模型 (LLM) 中的IWM，通过想象鲜活度评分进行区分，将离线世界模型（独立于即时目标访问的持久记忆结构）与在线模型（特定于任务的表示）区分开来。分析了2743名来自三个人群的受试者以及六种LLM变体，我们发现人类想象网络表现出稳健的结构一致性，具有高中心性相关性和一致的聚类。LLM在聚类方面表现有限，与人类网络的相关性很弱，即使在包含对话记忆的情况下，也在环境和感官情境中如此。这些差异突显了生物和人工系统组织内部表示方式的差异。我们的框架提供了用于评估认知代理中离线世界模型的定量指标。
引用
@article{arxiv.2510.04391,
title = {Offline World Models as Imagination Networks in Cognitive Agents},
author = {Saurabh Ranjan and Brian Odegaard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.04391},
year = {2026}
}