Если вы любите такие темы, как Universal Artificial Intelligence, Algorithmic Information Theory, AIXI, или следите за работами Marcus Hutter и Blaise Agüera y Arcas (у меня в процессе ручного разбора одна из его работ), это для вас! Новая работа на 200+ страниц, развитие темы про AIXI. Саммари недостаточно, надо внимательно читать. Embedded Universal Predictive Intelligence: a coherent framework for multi-agent learning Alexander Meulemans, Rajai Nasser, Maciej Wołczyk, Marissa A. Weis, Seijin Kobayashi, Blake Richards, Guillaume Lajoie, Angelika Steger, Marcus Hutter, James Manyika, Rif A. Saurous, João Sacramento, and Blaise Agüera y Arcas Статья: https://arxiv.org/abs/2511.22226 Ревью: https://arxiviq.substack.com/p/embedded-universal-predictive-intelligence # TL;DR ЧТО сделали: Авторы представили Embedded Universal Predictive Intelligence (MUPI) — математический фреймворк, переопределяющий агентов не как внешних наблюдателей, а как сущности, встроенные *в* совместную вселенную. Вместо моделирования среды вводится байесовская смесь по «вселенным» (программам, определяющим совместную динамику агента и среды). Это решает проблему бесконечной рекурсии во взаимных предсказаниях. Введен Reflective Universal Inductor (RUI) — теоретический оракул, гарантирующий, что класс гипотез агента включает его самого. Также определены новые теоретико-игровые концепции, такие как Субъективное Встроенное Равновесие (Subjective Embedded Equilibrium), объясняющие сотрудничество в ситуациях типа дилеммы заключенного, где классические равновесия Нэша не работают. ПОЧЕМУ это важно: Работа подводит теоретическую базу под поведение современных фундаментальных моделей (Foundation Models), которые естественным образом предсказывают последовательности действий и наблюдений. Фреймворк решает давнюю проблему «зерна истины» (Grain of Truth) в мультиагентном RL (MARL), где агент не может идеально моделировать среду с собственной копией без бесконечной рекурсии. Доказано, что универсальные прайоры (бритва Оккама) естественным образом ведут к осознанию структурного сходства. Это дает нормативное обоснование Эвиденциальной теории принятия решений: агенты, моделирующие себя как часть мира, будут сотрудничать со структурно похожими коллегами без явной коммуникации. Подробнее: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/1584