arXiv cs.AI· Dimitris Panagopoulos, Adolfo Perrusqu\'ia, Yang Xing, Weisi Guo·· 10 小时前AI 评分31
Acquisition-State Telemetry（AST）：无模型实时测量任务相关信息获取状态
Model-Free Runtime Measurement of Task-Relevant Information
AI 导读
研究者提出 Acquisition-State Telemetry（AST），一种无模型架构，通过领域接口将原始观测映射为任务解析坐标，再由固定因果监控器实时输出两路信号：未解决需求的前瞻进展与信息摩擦。
正文 · AI 翻译
摘要：自主系统日益频繁地监测物理运动学、环境状态和任务完成结果。虽然现有工作提供了规划信息寻求行动和解释所获观测的方法，但当前方法并不监测信息收集的实时过程是否正常运作。因此，此类系统可能保持运行活跃状态，却未能解决尚未完成的任务要求。为解决这一局限，我们引入采集状态遥测（Acquisition-State Telemetry，AST），一种无模型架构，它基于可观测证据相对于所声明任务要求来评估正在进行的信息采集。具体而言，领域接口将原始观测映射为任务解决坐标和归一化比较表示，这些由固定的因果监测器处理。该监测器发出两个连续的实时信号，分别量化（i）跨未解决要求的前瞻性进展，以及（ii）当重复证据产生可忽略的信息增益时所产生的信息摩擦。我们在八个不同领域（包括搜救对话、空间网格探索、分层能力获取、连续机器人操作和概率意图估计）中评估了单一、未经调整的监测器配置。我们表明，在这些领域中，摩擦通道在任务完成之前区分了无成效的停滞与有目的的探索，同时在任务完成后的活动中保持沉默。此外，在早期终止约束下的闭环强化学习实验中，我们证明惩罚信息摩擦使智能体能够维持高任务成功率，而未加惩罚的策略和具有匹配运营成本的基线未能完成所需任务。
| 评论： | 17 页，5 幅图，2 个扩展数据表，含附录。代码可用 |
| 主题： | 机器人学（cs.RO）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2611.14111 [cs.RO] |
| （或 arXiv:2611.14111v1 [cs.RO] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.14111 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Dimitris A. Panagopoulos [查看电子邮件]
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2026 年 11 月 10 日星期二 14:02:31 UTC（929 KB）
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