Operator-on-F

深度分析

「Operator-on-F」揭示世界模型潛在動態誤差：突破價值等價的診斷限制

在模型基底強化學習中，傳統的價值等價評估常無法發現影響規劃的潛在錯誤。本研究提出 Operator-on-F 診斷法，透過比對模型 k 步潛在推前與環境真實狀態在可觀測子集上的差異，量化潛在世界模型的動態誤差。實驗證明該指標能有效預測規劃回報的崩潰，補足獎勵預測誤差在模型診斷上的不足。