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机器如何能像人类和动物一样高效地学习？ 机器如何学会推理和计划？ 机器如何在多个抽象层次上学习感知和行动计划的表示，使它们能够在多个时间范围内进行推理、预测和计划？ 本文提出了构建自主智能代理的架构和训练范式。 它结合了诸如可配置的预测世界模型、通过内在动机驱动的行为以及通过自监督学习训练的分层联合嵌入架构等概念。

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