Explaining an Agent's Future Beliefs through Temporally Decomposing Future Reward Estimators
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Towers, Mark, Du, Yali, Freeman, Christopher, Norman, Timothy J. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
A Comparative User Evaluation of XRL Explanations using Goal Identification
par: Towers, Mark, et autres
Publié: (2025)
par: Towers, Mark, et autres
Publié: (2025)
FutureX: An Advanced Live Benchmark for LLM Agents in Future Prediction
par: Zeng, Zhiyuan, et autres
Publié: (2025)
par: Zeng, Zhiyuan, et autres
Publié: (2025)
ConformaDecompose: Explaining Uncertainty via Calibration Localization
par: Yapicioglu, Fatima Rabia, et autres
Publié: (2026)
par: Yapicioglu, Fatima Rabia, et autres
Publié: (2026)
FutureWorld: A Live Reinforcement Learning Environment for Predictive Agents with Real-World Outcome Rewards
par: Han, Zhixin, et autres
Publié: (2026)
par: Han, Zhixin, et autres
Publié: (2026)
Distributional Process Reward Models: Calibrated Prediction of Future Rewards via Conditional Optimal Transport
par: Ma, Rachel, et autres
Publié: (2026)
par: Ma, Rachel, et autres
Publié: (2026)
STAS: Spatial-Temporal Return Decomposition for Multi-agent Reinforcement Learning
par: Chen, Sirui, et autres
Publié: (2023)
par: Chen, Sirui, et autres
Publié: (2023)
Predicting the Future by Retrieving the Past
par: Du, Dazhao, et autres
Publié: (2025)
par: Du, Dazhao, et autres
Publié: (2025)
Explaining Learned Reward Functions with Counterfactual Trajectories
par: Wehner, Jan, et autres
Publié: (2024)
par: Wehner, Jan, et autres
Publié: (2024)
Beyond The Rainbow: High Performance Deep Reinforcement Learning on a Desktop PC
par: Clark, Tyler, et autres
Publié: (2024)
par: Clark, Tyler, et autres
Publié: (2024)
LLMs for XAI: Future Directions for Explaining Explanations
par: Zytek, Alexandra, et autres
Publié: (2024)
par: Zytek, Alexandra, et autres
Publié: (2024)
Integrating Policy Summaries with Reward Decomposition for Explaining Reinforcement Learning Agents
par: Septon, Yael, et autres
Publié: (2022)
par: Septon, Yael, et autres
Publié: (2022)
Spatio-Temporal Trajectory Foundation Model - Recent Advances and Future Directions
par: Yang, Sean Bin, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Sean Bin, et autres
Publié: (2025)
A Survey on Context-Aware Multi-Agent Systems: Techniques, Challenges and Future Directions
par: Du, Hung, et autres
Publié: (2024)
par: Du, Hung, et autres
Publié: (2024)
MAESTRO: Multi-Agent Environment Shaping through Task and Reward Optimization
par: Wu, Boyuan
Publié: (2025)
par: Wu, Boyuan
Publié: (2025)
RDAR: Reward-Driven Agent Relevance Estimation for Autonomous Driving
par: Bosio, Carlo, et autres
Publié: (2025)
par: Bosio, Carlo, et autres
Publié: (2025)
ABBEL: LLM Agents Acting through Belief Bottlenecks Expressed in Language
par: Lidayan, Aly, et autres
Publié: (2025)
par: Lidayan, Aly, et autres
Publié: (2025)
On the Curses of Future and History in Future-dependent Value Functions for Off-policy Evaluation
par: Zhang, Yuheng, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Yuheng, et autres
Publié: (2024)
ACA-Net: Future Graph Learning for Logistical Demand-Supply Forecasting
par: Shi, Jiacheng, et autres
Publié: (2025)
par: Shi, Jiacheng, et autres
Publié: (2025)
Belief States for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning under Partial Observability
par: Pritz, Paul J., et autres
Publié: (2025)
par: Pritz, Paul J., et autres
Publié: (2025)
Belief or Circuitry? Causal Evidence for In-Context Graph Learning
par: Kowalyshyn, Katharine, et autres
Publié: (2026)
par: Kowalyshyn, Katharine, et autres
Publié: (2026)
Bench to the Future: A Pastcasting Benchmark for Forecasting Agents
par: FutureSearch, et autres
Publié: (2025)
par: FutureSearch, et autres
Publié: (2025)
Complementary Recommendation in E-commerce: Definition, Approaches, and Future Directions
par: Li, Linyue, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Linyue, et autres
Publié: (2024)
It's About Time: Temporal References in Emergent Communication
par: Lipinski, Olaf, et autres
Publié: (2023)
par: Lipinski, Olaf, et autres
Publié: (2023)
Explaining Concept Drift through the Evolution of Group Counterfactuals
par: Stępka, Ignacy, et autres
Publié: (2025)
par: Stępka, Ignacy, et autres
Publié: (2025)
Back To The Future: A Hybrid Transformer-XGBoost Model for Action-oriented Future-proofing Nowcasting
par: Sun, Ziheng
Publié: (2024)
par: Sun, Ziheng
Publié: (2024)
Explaining and Improving Information Complementarities in Multi-Agent Decision-making
par: Guo, Ziyang, et autres
Publié: (2025)
par: Guo, Ziyang, et autres
Publié: (2025)
GraphTool-Instruction: Revolutionizing Graph Reasoning in LLMs through Decomposed Subtask Instruction
par: Wang, Rongzheng, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Rongzheng, et autres
Publié: (2024)
FutureSim: Replaying World Events to Evaluate Adaptive Agents
par: Goel, Shashwat, et autres
Publié: (2026)
par: Goel, Shashwat, et autres
Publié: (2026)
AgentRewardBench: Evaluating Automatic Evaluations of Web Agent Trajectories
par: Lù, Xing Han, et autres
Publié: (2025)
par: Lù, Xing Han, et autres
Publié: (2025)
Reason for Future, Act for Now: A Principled Framework for Autonomous LLM Agents with Provable Sample Efficiency
par: Liu, Zhihan, et autres
Publié: (2023)
par: Liu, Zhihan, et autres
Publié: (2023)
Explaining Robustness to Catastrophic Forgetting Through Incremental Concept Formation
par: Barari, Nicki, et autres
Publié: (2025)
par: Barari, Nicki, et autres
Publié: (2025)
ProgAgent:A Continual RL Agent with Progress-Aware Rewards
par: Tan, Jinzhou, et autres
Publié: (2026)
par: Tan, Jinzhou, et autres
Publié: (2026)
Latent State Estimation Helps UI Agents to Reason
par: Bishop, William E, et autres
Publié: (2024)
par: Bishop, William E, et autres
Publié: (2024)
VAM: Verbalized Action Masking for Controllable Exploration in RL Post-Training -- A Chess Case Study
par: Zhang, Zhicheng, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Zhicheng, et autres
Publié: (2026)
ATLaS: Agent Tuning via Learning Critical Steps
par: Chen, Zhixun, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Zhixun, et autres
Publié: (2025)
BET: Explaining Deep Reinforcement Learning through The Error-Prone Decisions
par: Liu, Xiao, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Xiao, et autres
Publié: (2024)
Explaining Machine Learning Predictive Models through Conditional Expectation Methods
par: Ruiz-España, Silvia, et autres
Publié: (2026)
par: Ruiz-España, Silvia, et autres
Publié: (2026)
Support Sufficiency as Consequence-Sensitive Compression in Belief Arbitration
par: Walsh, Mark
Publié: (2026)
par: Walsh, Mark
Publié: (2026)
Prospective Learning: Learning for a Dynamic Future
par: De Silva, Ashwin, et autres
Publié: (2024)
par: De Silva, Ashwin, et autres
Publié: (2024)
Outcome-based Reinforcement Learning to Predict the Future
par: Turtel, Benjamin, et autres
Publié: (2025)
par: Turtel, Benjamin, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
A Comparative User Evaluation of XRL Explanations using Goal Identification
par: Towers, Mark, et autres
Publié: (2025) -
FutureX: An Advanced Live Benchmark for LLM Agents in Future Prediction
par: Zeng, Zhiyuan, et autres
Publié: (2025) -
ConformaDecompose: Explaining Uncertainty via Calibration Localization
par: Yapicioglu, Fatima Rabia, et autres
Publié: (2026) -
FutureWorld: A Live Reinforcement Learning Environment for Predictive Agents with Real-World Outcome Rewards
par: Han, Zhixin, et autres
Publié: (2026) -
Distributional Process Reward Models: Calibrated Prediction of Future Rewards via Conditional Optimal Transport
par: Ma, Rachel, et autres
Publié: (2026)