精度控制的主动推断解释了安静站立中的感觉重加权

人体安静站立依赖于前庭觉、本体感觉和视觉信息的情境依赖性再加权。姿势图谱学研究已从经验上刻画了这一现象，但关于感觉可靠性变化如何从状态估计传播至姿势动作的紧凑型生成—控制解释仍不完整。本文检验了一个关于安静站立的最简连续时间主动推断模型。在该模型中，感觉再加权通过对预测误差实施通道特异性的精度控制来实现。一个单连杆倒立摆接收前庭觉、本体感觉和视觉观测，利用广义坐标下的变分自由能目标估计姿势，并在恢复性广义感觉目标的约束下，通过最小化同一目标来选择踝关节力矩。情境变化改变感觉通道的相对精度，而不改变被控对象、动作优化器或目标动力学。 在受控感觉扰动条件下，降低不可靠视觉或本体感觉通道的精度可使扰动驱动的姿势偏移减少约82%。基于自动微分的状态更新梯度贡献与该降幅高度吻合，从而将再加权的机制性作用位点定位于知觉更新过程。线性的可靠性—精度关系律 lambda(c)=1+7c 单调地控制了感觉贡献，而固定精度消融实验表明，全局精度降低并不会产生再加权：除非跨通道选择性地改变精度，否则行为偏倚将保持完整。上述结果支持如下主张：姿势感觉再加权可以被理解为连续主动推断回路中相对的、情境选择性的精度控制。

kobayashi.jun184{at}m.kyutech.ac.jp

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人类的静态站立依赖于对前庭觉、持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 本文依据 CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可协议 进行发布。

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发表于 2026年6月29日。

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Jun Kobayashi

bioRxiv 2026.06.23.733972； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.23.733972

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Jun Kobayashi

bioRxiv 2026.06.23.733972； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.23.733972

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🏷️ 主动推断 感觉重加权 姿势控制 精度控制 安静站立