Smith、Friston 與 Whyte 提供以部分可觀測馬可夫決策過程（POMDP）建構主動推論模型的逐步教程，包括模型元件、數學符號、模擬、神經預測，以及如何將模型配適到行為資料。文章使用 MATLAB 範例，讓研究者可以從理論主張走向可重現的計算分析。其關鍵提醒是：建立一個可模擬行為的模型只是第一步，還需要與其他模型進行正式比較，才能評估理論解釋力。
思與行
- 先重製教程中的簡單任務，再更換參數與模型假設。
- 報告模型的預測、參數可辨識性、模型比較與失敗案例，而非只呈現擬合度。
參考
- Smith, R., Friston, K. J., & Whyte, C. J. (2022). A step-by-step tutorial on active inference and its application to empirical data. Journal of Mathematical Psychology, 107, 102632. PMC 全文 · DOI
- 延伸：主動推論模型必須與競爭模型比較、生成模型的複雜度必須符合研究問題、模型配適不等於理論已獲證明