深度分析
內感、資訊幾何與訴求機制：具身視角在人工代理中的實作
本文改寫並解析一篇來自學術預印本的研究，提出一個極簡架構，將身體內側感（interoception）納入人工代理的視角生成機制。研究在無回饋獎勵的格網環境中整合外感與內感資訊，採用一個慢時尺度的視角潛變量、一個基於費雪資訊幾何的融合度量，以及一個把身體傾向轉為行動準備的訴求（conation）機制。
深度分析
本文改寫並解析一篇來自學術預印本的研究，提出一個極簡架構，將身體內側感（interoception）納入人工代理的視角生成機制。研究在無回饋獎勵的格網環境中整合外感與內感資訊，採用一個慢時尺度的視角潛變量、一個基於費雪資訊幾何的融合度量，以及一個把身體傾向轉為行動準備的訴求（conation）機制。
深度分析
本文改寫自Kerimov–Alekberli提出的資訊幾何框架，將非平衡熱力學與隨機控制形式化連結，主張以KL散度為異常度量、以費雪資訊矩陣導出動態門檻，並以首通時間（FPT）作為即時觸發。研究以NSL-KDD網路入侵資料集與無人機軌跡模擬驗證，報告在基準測試上展現高準確度與低誤報率。