09:34
官方账号arXiv cs.AI@Yize Mi, Jianan Li, Liang Li, Shiyu Zhao
推荐理由：想弄明白为啥机器人从简单奖励就能自动集群？这篇用ARM工具看到机器人内部学到的几何场，合作和对抗场景都适用。
MARL
共 3 条相关 AI 资讯
7月15日
09:34
论文提出EEC解释框架，包含新分析工具Agent Response Map (ARM)。ARM揭示机器人隐含学习环境几何场并用作协调运动目标。在合作的多机器人形状组装任务中，ARM发现机器人将未占用的目标内部作为导航目的地区域，随中心被占自动移向边界。在竞争的捕食者-猎物追击任务中，ARM识别捕食者Voronoi图边界作为猎物汇聚目的地。
6月24日
11:44
11:44
官方账号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。
6月23日
10:45
10:45
官方账号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。