11:44
arXiv cs.LG@Anurag Akula, Satheesh K. Perepu, Abhishek Sarkar, Kaushik Dey
推荐理由：ASALT这个新方法解决了MARL中状态空间维度不同时知识迁移的难题，实验效果不错，值得做多智能体迁移学习的同学看看。
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6月24日
11:44
ASALT是一种针对多智能体强化学习（MARL）的迁移学习方法，解决了源域和目标域观测空间与全局状态空间维度不匹配的问题。该方法引入观测层和状态层适配器，将目标域观测和全局状态映射到共享嵌入空间，支持跨异构域的策略迁移。在标准基准环境的多个配置上，ASALT在合作场景中相比现有基线提升了样本效率和全局回报，但效果依赖于源域与目标域的不匹配程度。实验还表明ASALT能缓解负迁移，这是跨不同观测和动作空间域迁移时的常见障碍。
6月23日
10:45
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arXiv cs.LG@Yue Wang
推荐理由：这篇论文解决了多智能体强化学习中模型失配的难题，用分布鲁棒均值场博弈给出了严格的理论证明和算法，还给了误差界，搞博弈论和鲁棒优化的值得看。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
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6月11日
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