清华、北大等发布Self-Play强化学习最新综述
【10月更文挑战第4天】清华大学和北京大学的研究人员近日在arXiv发布了一篇关于Self-Play在强化学习中应用的综述文章。Self-Play，即自我对弈，通过智能体与自身或过去版本的互动实现自我学习和提升。文章系统地介绍了Self-Play的基础知识、提出了统一的算法分类框架，并探讨了其在游戏、机器人控制及自动驾驶等领域的应用与挑战，为读者提供了全面的理解视角。尽管文章在某些领域应用探讨上可能不够深入，但对于强化学习研究者而言仍是一份宝贵资源。
仿生机器人：自然界灵感的工程应用
【10月更文挑战第14天】仿生机器人作为自然界灵感与工程技术的完美结合，正逐步改变着我们的生活和工作方式。通过深入了解其设计原理、关键技术、应用领域以及未来的发展趋势，我们可以更加清晰地看到仿生机器人在推动科技创新和社会发展中的重要作用。让我们共同期待仿生机器人在未来带来的更多惊喜和变革！
多智能体微调实践：α-UMi 开源
近年来，为了加强大型语言模型(Large-Language Models, LLM）实时信息处理、解决专业问题的能力，催生了工具调用智能体（Tool Integrated Agent）概念
多代理强化学习综述：原理、算法与挑战
多代理强化学习是强化学习的一个子领域，专注于研究在共享环境中共存的多个学习代理的行为。每个代理都受其个体奖励驱动，采取行动以推进自身利益；在某些环境中，这些利益可能与其他代理的利益相冲突，从而产生复杂的群体动态。