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共同进化的复杂性：自动 MARL 课程的对抗框架

Created by
  • Haebom

作者

布伦南·希尔

大纲

本文提出了一种新的范式，旨在扩展环境的复杂性、多样性和交互性，从而开发通用人工智能代理。通过将环境生成过程构建为对抗性博弈，攻击者可以学习利用防御者弱点的对抗性环境配置，而防御者则可以学习合作策略来应对这些威胁。通过这种共同进化的动态机制，我们证明了代理可以在无限生成的环境中进行训练，从而产生复杂而智能的行为。

Takeaways，Limitations

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Takeaways：
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通过对抗性共同进化自动扩展环境的复杂性，我们可以提高代理的稳健性和战略深度。
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它克服了手动创建的环境的局限性，并提供了无限新的训练数据。
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我们观察到，出现了一些代理，它们只需经过极少的训练就能学习复杂的行为（例如，侧翼进攻、防守）。
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Limitations：
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论文中未指定具体的Limitations（基于论文摘要信息）
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