強化學習通常以回饋與獎勵學習行動政策；主動推論則用生成模型、信念更新與預期自由能刻畫政策選擇。兩者可能在某些探索或偏好任務中產生不同解釋，但優劣不能只靠理論敘述決定。2026 年台美樣本比較顯示，模型比較偏向主動推論，但預測準確度相近，且不同模型對探索與利用行為的解釋各有側重。這支持互補而非單一框架全面取代另一框架的審慎立場。 思與行 為相同任務建立複雜度相近的模型，並以新資料檢驗。 報告模型在哪些行為子類別較有解釋力，而非只報總分。 參考 2026年台美研究比較主動推論與強化學習模型 主動推論可透過逐步模型比較連結實驗資料 理論評估必須交代可觀察變項與競爭模型