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人工智能与人类合作的多元规范
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原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
该文介绍了一种在多代理合作游戏中生成多样化约定的技术，能够超越人类水平的性能。此外，该文还推荐了其他与多智能体强化学习相关的论文。
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关键要点
- 该文介绍了一种在多代理合作游戏中生成多样化约定的技术。
- 该技术通过最大化自我博弈回报和最小化与先前发现的约定交互时的回报来实现。
- 这种方法能够适应人类的约定，并在与真实用户配对时超越人类水平的性能。
- 约定在合作多代理游戏中至关重要，因为它们允许玩家在没有明确沟通的情况下协调共享策略。
- 标准的多智能体强化学习技术如自我博弈，通常会收敛到固定的约定。
- 文中推荐了多篇与多智能体强化学习相关的研究论文，探讨了不同的合作和学习方法。
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