【第676期】智能自动机学习：大语言模型智能体发现世界模型

Seventy3 是一档借助 NotebookLM 解读前沿论文的播客——不是念摘要，也不是泛泛而谈，而是让 AI 帮你把论文掰开揉碎，说人话。我们蹲在人工智能、大模型、机器人算法、crypto 这几个领域，每期挑一篇值得关注的工作，用对话的方式聊给你听。你可以在通勤路上听，做实验的时候听，也可以当背景音放着，让新知识自然地长进脑子里。

如果你正在做有意思的研究，想让更多人看到——不管你是博士生、独立研究者还是实验室的博士后——把论文发给我们，我们帮你用 AI 做一期深度解读，让你的工作被更多同路人发现。

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今天的这篇的主题是：

Can LLM Agents Infer World Models? Evidence from Agentic Automata Learning

Summary

我们提出了“Agent 化的自动机学习”（agentic automata learning），用于评估工具调用型 LLM Agent 通过交互揭示隐藏环境的能力。

在我们的设定中，Agent 需通过与 Oracle（神谕/专家）进行两种交互来揭示一个隐藏的确定性有限状态自动机（DFA）：（1）成员查询（“该字符串是否属于目标语言？”）以及（2）等价性查询（“这是目标 DFA 吗？”）。这提供了一个具有可控任务复杂度、可测量交互效率以及强基线（传统的自动机学习算法）的可扩展测试床。

对最先进的 LLM 进行评估后，我们发现其性能随着 DFA 规模的增大而急剧下降。推理模型（reasoning models）的表现显著强于非推理模型，但轨迹分析揭示了其在查询规划、证据整合和假设构建方面反复出现的失败。

总体而言，我们的结果表明，当前的 LLM Agent 有时能够完成非平凡的交互式探索，但该任务上的鲁棒性和效率仍远落后于传统算法。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2606.16576