Yifan Zhong,Jakub Grudzien Kuba,Xidong Feng,Siyi Hu,Jiaming Ji,Yaodong Yang Journal Of Machine Learning ResearchEI检索SCI升级版 计算机科学3区SCI基础版 工程技术3区 这篇文章的介绍部分详细讨论了合作多智能体强化学习(Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)的背景和挑战,特别是在解决合作问题时...
深度强化学习(Multi-Agent Deep Reinforcement Learning, MADRL)是强化学习(Reinforcement Learning, RL)和深度学习(Deep Learning, DL)的交叉领域,其中涉及多个智能体(agent)同时在环境中学习和交互。它尝试解决多智能体系统中的协调、竞争、通信等问题。与单智能体强化学习不同,多智能体系统中的智能体可能有不同的目...
另一种通用架构是 Reflexion 架构,这一架构在 Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning 中提出,在该架构中,Agent 执行任务后有一个明确的 “反射” 步骤,以反映它是否正确执行了该任务。这里不赘述,详细可看上两篇论文。 尽管这些想法显示出改进,但它们通常过于笼统,无法被 Agent 在生产中实际...
另一种通用架构是 Reflexion 架构,这一架构在 Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning 中提出,在该架构中,Agent 执行任务后有一个明确的 “反射” 步骤,以反映它是否正确执行了该任务。这里不赘述,详细可看上两篇论文。 尽管这些想法显示出改进,但它们通常过于笼统,无法被 Agent 在生产中实际...
另一种通用架构是 Reflexion 架构,这一架构在 Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning 中提出,在该架构中,Agent 执行任务后有一个明确的 “反射” 步骤,以反映它是否正确执行了该任务。这里不赘述,详细可看上两篇论文。 尽管这些想法显示出改进,但它们通常过于笼统,无法被 Agent 在生产中...
为了解决这个问题,一篇最近发表在AAMAS2024会议上的论文《Reinforcement Learning Interventions on Boundedly Rational Human Agents in Frictionful Tasks》提出了一种行为模型强化学习(BMRL)的框架,用于让人工智能干预人类在摩擦性任务中的行为。该论文的作者是来自哈佛大学、剑桥大学和密歇根大学的五位研究人员,他们分别是Eu...
在人工智能研究中,创建能有效遵循人类指示的语言模型代理(Language Model Agents,简称LLM代理)已成为一个重要的研究领域。早期模型采用人类反馈训练代理奖励模型以模拟人类偏好,该过程被称为基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning with Human Feedback,简称RLHF)[1]。
之前用Pytorch重新实现了一下Mean Field Multi-Agent Reinforcement Learning在Battle场景中的实验，包括了MF...
逆强化学习(Inverse reinforcement learning)(http://ftp.cs.berkeley.edu/~russell/papers/colt98-uncertainty.pdf) 合作逆强化学习(https://arxiv.org/abs/1606.03137) 迭代扩增(复杂到人类难以评价的问题,可以教会一个 AI ) 通过争论学习(人和人吵架生气,但 AI 和 AI 吵架反倒可以带来安全 ) ...
另一种通用架构是 Reflexion 架构,这一架构在 Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning 中提出,在该架构中,Agent 执行任务后有一个明确的 “反射” 步骤,以反映它是否正确执行了该任务。这里不赘述,详细可看上两篇论文。 尽管这些想法显示出改进,但它们通常过于笼统,无法被 Agent 在生产中...