论文提出了一种高效的 Model-Based Active eXploration (MAX) 算法用于强化学习中的有效探索，该算法使用前向模型的集合来规划观察新事件的行为，优化代理行为，通过基于贝叶斯的探索估计集合成员之间的未来预测差异衡量新颖性，实验证明在半随机离散环境中 MAX 比强基线算法至少高效一个数量级，能够扩展到高维连续环境。

Oct, 2018

本研究提出了一种基于模型的强化学习算法，将以前任务的先验知识与在线动态模型适应相结合，实现了高效学习，并且成功地应用于各种复杂机器人操纵任务。

Sep, 2015

本研究通过在高维任务上实施主动推理，证明了该方法的可行性，并展现了主动推理与强模型无关基线的样本效率的数量级提升和操作同质性。

Nov, 2019

自主机器人和主动学习算法在空间任务中的应用及性能比较研究。

Sep, 2023

本文提出一种基于模型的 Bayesian 强化学习框架，采用因式表示和在线规划技术来提高可扩展性，结合学习动态系统结构和参数，同时制定（近）最优动作序列。

Jun, 2012

该论文提出了一个面向物理系统的专门框架，利用 Bayesian reinforcement learning（BRL）和专家知识对机器人的学习进行优化，实现了在人机交互任务中的快速学习和处理环境中的不确定性。

Jul, 2023

通过基于贝叶斯优化的主动学习框架以及最优控制方案，采用特定任务方法，使用局部线性动态模型来设计给定任务的控制器，并通过对物理系统的实验来迭代地更新模型，最终在四旋翼实验台上进行仿真和实验，验证了该方法的有效性。

Mar, 2017

通过引入预测模型和离线学习元素，结合一个实用性较高的终端价值函数，本文研究了如何在连续控制任务中实现样本高效的探索能力。通过利用潜在状态空间内的前向预测误差，我们得出了一种不引入额外参数的固有奖励。该奖励与模型不确定性有强烈的关联，使得智能体能够有效地克服渐进性能差距。通过广泛的实验证明，我们的方法在与以往工作的比较中表现出有竞争力的甚至更优异的性能，尤其是在稀疏奖励的情况下。

Mar, 2024

该研究提出了一个基于模型的强化学习框架，将主动探索和不确定性感知部署这两个任务结合了起来，通过 Jensen-Renyi 分歧量化确定性，最终在自主驾驶车辆和轮式机器人上进行了成功的实验。

May, 2023

该论文研究了基于自由能原理的主动推理对机器学习中的强化学习和示范学习问题的解决，并将此概念应用于标准问题山车问题，结果表明主动推理可以涵盖强化学习和示范学习技术。

Apr, 2019