科研动态分析报告：Q-Cogni——一种综合的因果强化学习框架 近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的快速发展促使研究人员在如何构建更高效、更可解释的强化学习（Reinforcement Learning, RL）系统方面进行了深入探索。强化学习因其模仿人类决策过程的能力，在自动化规划、导航、机器人控制和健康诊断等领域得到了广泛应用。然而，现有强化学习方法仍面临诸多挑战：大量样本需求、对环境建模的复杂性、低水平的决策可解释性以及因缺乏因果推理（Causal Inference）导致模型难以应对复杂动态环境。基于这些背景问题，Cristiano da Costa Cunha、Wei Liu、Tim French和Ajmal Mian团队提出了Q-Cog...