AI玩游戏的深度强化学习方法及挑战 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Pc5JwaHUmiS886kD8gMcsEpLnte/a3... AI智能水平的一种挑战，也为我们理解智能的本质提供了新的视角。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning） ... 多智能体学习的方法，让多个AI相互协作或竞争，以更好地适应 ...
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强化学习如何适应复杂多变的环境？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Oxc2wiB6xi9IPYkxN7vcYptSnRh/a6另一种方法是采用多智能体强化学习，通过多个智能体之间的协作和竞争来提高学习 ... 飞书AI 知识问答系统深度集成DeepSeek R1 满血版大模型，支持实时联网搜索 ...
强化学习过程：智能体与环境的交互 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ii9XwoBBKiB5NfkmmSAcYmD6n0g/a3学习资料 · 先学习UCL David Silver的强化学习课程Link。这是强化学习的基础知识，不太包含深度强化学习的部分，但对后续深入理解深度强化学习十分重要；然后学习UC Berkeley的 ...
如何通过强化学习实现智能体的最优行为？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/X8WZwBW9jiynLhkGOd2cBB56nMc/aapng 本章是《深度学习简介》系列的第4 部分，我将深入探讨强化学习。强化学习是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体 ... 多，或者进入C状态的行动甚至是 ...
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正如Yang [27]所强调的，在单Agent范式中深度Q学习（Deep Q-learning，DQN）[8]架构的突破后，2019年观察到基于强化学习的Agent扩展到了多Agent系统，意味着多Agent强化学习（ ...
智能体：自主性与多能力的实体 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VOHmwu03Di0tMCkJFIDc3MV9noh/a1除了考虑目标，这类智能体还会评估不同动作的效用（或价值），并选择效用最大化的动作。 学习智能体（Learning Agents）： ... 例如，深度强化学习结合了深度学习和强化学习，使得智能 ...
多智能体系统的发展前景如何？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/NuXUwe5LEiGtYfkvecVcEfq4n0d/ab机器学习算法的不断进步，使得智能体能够从大量的数据中学习和提取模式。例如，深度学习中的神经网络结构，能够对复杂的数据进行高效处理，从而让智能体更好地理解环境。强化 ...
深度Q 学习评估体系：构建智能体性能的多维度矩阵 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/W4lWw4octiJMwbkeRXXcrefAn4d/a7智能时代的强化学习革命在量子计算突破算力桎梏、神经网络架构日新月异的今天，人工智能已如普罗米修斯之火点燃了科技革命的新纪元。其中，深度Q学习（Deep Q-Learning） ...
深度强化学习中的“旋转上升”：探索与理解 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/VwEcwhaB5iBHVukdsmYcyZtZnTg... ，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）作为人工智能领域的一个重要分支，正引起越来越多 ... 深度强化学习的核心思想是通过智能体 ...
入门指南：强化学习 - 飞书云文档
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Lt5PwX7Zqi0oeCkPlglcDgZDn7b在很多强化学习里面，学习深度强化学习的第一个算法都 ... 3. 奖励（Reward）：智能体根据执行动作和观察结果获得的奖励。. 强化学习的核心思想是基于试错学习，即智能体 ...