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Visualizing the World Model in an Agent's Value Function

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arXiv:2610.14186v1 Announce Type: new Abstract: Could model-free reinforcement learning algorithms actually be learning a model of the environment? In this work, we apply counterfactual interventions which hold everything about a state fixed, besides a targeted change, to explore if the value function of a Proximal Policy Optimization agent forms a world model of the Crafter environment. Despite only being trained to

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Sujet: Visualizing the World Model in an Agent's Value Function
Site source: arxiv.org
Date de publication à la source: 2026-10-15
Date de collecte sur DzCademia: 2026-10-15

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Conseils et exercices DzCademia, distincts du résumé et des exigences de la source. Aide structurée avec assistance automatisée ; elle ne vaut ni validation scientifique ni promesse de sélection. Source consultée le 2026-10-28.

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