多智能体强化学习mappo框架图 强化学习是机器学习的一种,通常由智能体(Agent)和环境(Environment)组成。Agent 指的是学习者和动作执行者,在每个时刻t,Agent 在它所处的环境观测到当前的状态st,做出动作at,从而使状态转移到st+1,伴随着状态转移智能体从环境中得到奖赏rt。强化学习的目标是找出一个策略π(st)以最...
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我们开源新的强化学习框架RLMeta,原生支持图神经网络(Graph Neural Neworks)作为强化学习智能体的策略及值函数,采用Python的asyncio实现同一进程内不同环境间的动态低成本交互,支持单机多卡和多机多卡的分布式训练。感谢 @杨晓萌 带领大家做出这样的成果,欢迎使用!链接 发布于 2022-01-06 11:12 赞同95 分享...
这种局限性凸显了通过强化现有模型来开发能够通过自主环境交互进行学习的基础智能体的重要性。来自智谱和清华大学的研究团队推出了 ChatGLM 模型系列中的一个新系列 AutoGLM,该系列旨在作为基础智能体,通过图形用户界面 (GUI) 实现对数字设备的自主控制。他们基于以 Web 浏览器和手机为代表的图形用户界面场景开发了 Auto...
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