强化学习博弈论：多智能体协作效率提升47% - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/OS6cw8XfFiN83okxr2CcNXaOnDe/a9序章：数字文明浪潮下的AI革命当AlphaGo以精妙绝伦的棋路战胜人类顶尖棋手时，世界仿佛突然惊醒——我们正站在新纪元的门槛上。人工智能（AI）的进化速度已远超摩尔定律 ...
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全球供应链智能博弈：强化学习算法的多智能体优化 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/TOgvwpnzhiAPFEklHFCcNf07nMh/aaQ-learning算法在库存模拟系统中实现成本收益的动态平衡. 深度强化学习在定价策略博弈中击败传统数学模型. 多智能体系统模拟全球供应链的复杂博弈论🕹️. 2.2 深度学习的商业 ...
大模型的可读性对多模态应用有何影响？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WM0owCdaViKk5ukIEXocSOwknTc/aj使用**多智能体（multi-agent） 博弈**训练， 其中一个**诚实的证明者**和一个 ... 相比之下，常规的正确性强化学习会使解决方案变得不那么清晰： **人类在检查 ...
奇绩大模型日报（9月10日）
https://miracleplus.feishu.cn/wiki/K5NbwjrCXi7o4JkYjLtcbYZAn6g2024年9月10日 ... 文章首先介绍了多智能体强化学习框架以及博弈论的基础概念，包括纳什均衡（Nash equilibrium）和最佳回应（Best Response）。在复杂博弈场景中，元博弈 ...
综述：探索基于大型语言模型的智能体：定义、方法与前景 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Ms10w3VufiBel3kXwDJcq2zxnue此外，分布式约束优化问题（DCOP）为研究合作智能体中的协同决策提供了一个重要的框架。在其他关系类型的背景下，合作博弈和多目标强化学习（MORL）成为探索合作与竞争 ...
多智能体冲突如何实现博弈论消解？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/GtwywebWpiVEw3kBVyWcHKpunCd/af感知层：通过分布式传感器网络实时采集多源异构数据. 认知层：运用图神经网络（GNN）构建动态知识图谱. 决策层：基于多智能体强化学习（MARL）的任务分配算法. 智能体能力 ...
MMEvol：增强多模态大语言模型的新框架 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/K5NbwjrCXi7o4JkYjLtcbYZAn6g/ab2024年9月10日 ... 文章首先介绍了多智能体强化学习框架以及博弈论的基础概念，包括纳什均衡（Nash equilibrium）和最佳回应（Best Response）。在复杂博弈场景中，元博弈 ...
深度Q 学习优化策略：从Adam 到Lookahead 的进阶之路 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/W4lWw4octiJMwbkeRXXcrefAn4d/a3强化学习：智能体的认知革命. **强化学习（Reinforcement Learning）**是机器 ... 多智能体博弈：纳什均衡的复杂求解. 安全伦理边界：价值对齐（Value Alignment ...
四大自主AI智能体：重塑未来的智慧引擎 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/XKNEwJpBViSJ1NkLDHwcUcpDnjd/ak马尔可夫决策过程****在线学习范式强化学习智能体（Reinforcement Learning Agent）宛如永不停歇的探索者，在的框架下，通过"状态-动作-奖励"的循环不断优化策略。
候鸟迁徙的博弈论：AI解码动物导航的量子密码 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AKDwwIzoaiLQmHkS8FBcqF6rnb5/a8二、智能体AI的破壁之术. 2.1 数字孪生：细胞内的星舰航行. 通过多智能体强化学习框架，科学家构建了首个全细胞模拟器 。这个包含2000万个虚拟分子的数字生命体：. 精确再现了 ...