自先验驱动的主动推断让智能体自发伸手触碰触觉刺激

论文提出“自先验”这一新型密度模型，用于刻画智能体自身的多模态感觉经验，并在主动推断框架内由它生成行为参照。 以往关于内在动机的计算研究多关注探索如何服务于获取外部奖励，而这里的行为参照来自最小化“过去感觉经验平均值”与“当前观测”之间失配的内在过程，不依赖外部奖励标准。 证据来自论文摘要所述的方法设计与模拟环境实验；原文以摘要形式给出，未提供模型方程、参数或定量指标。

在模拟环境中，智能体自发地朝触觉刺激伸手，表现出目标导向行为。 该结果把目标导向行为的出现归因于智能体自身感觉经验塑造的内在动机，而非外部奖励驱动的探索。 证据为模拟环境中的观察结果，摘要表述为“confirm that the agent spontaneously reaches toward a tactile stimulus”；未报告样本量、对照条件或统计量。

作者把该机制类比为身体图式（body schema）在与环境持续互动中的获得与使用。 这一类比将发育早期身体图式的形成与目标导向动作放在同一自由能原理框架下讨论，连接了发育科学与主动推断建模。 属于概念性类比与理论整合，摘要中未给出针对身体图式的独立实验检验。

论文主张该研究实现了由智能体自身感觉经验塑造的内在动机行为，展示了早期发育中意向行为的自发涌现。 相对聚焦外部奖励获取的内在动机研究，这里强调的是意向性行为可在无外部奖励条件下自发出现。 证据为作者基于模拟实验的总结性论断；摘要未提供跨任务、跨环境或与生物数据的对比验证。

该工作面向的是模拟环境中的智能体，用于检验“自先验”能否在无外部奖励条件下诱导目标导向行为，其设定对应发育早期身体图式形成与伸手行为的建模场景。对读者而言，这提供了一种把自由能原理、内在动机与身体图式联系起来的思路，可供研究发育中意向行为、或设计无外部奖励自主探索机制的读者参考。

由于本次读取范围不完整，仅有摘要与参考文献片段，模型的具体形式、模拟环境的设置、评价指标与对照条件均未呈现，因此无法判断该结果在多大范围、多少条件下稳定成立。读者可关注：自先验如何从多模态经验中估计、失配最小化如何转化为具体动作、以及该机制能否在更复杂环境或与生物发育数据对照时继续成立。