决策优化

研究人员提出YUKTI框架，将自然语言描述转化为包含不确定性建模的决策方案，相比传统点值优化方法显著降低决策遗憾。

研究团队提出Agent-Authored World Modeling（AAWM）新框架，让智能体根据自身决策需求构建训练目标，而非被动预测环境反馈，实验证明该方法在多个环境中优于传统观测预测模型。