清华、北大等发布Self-Play强化学习最新综述

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OpenAI 草莓大模型 o1 和此前代码能力大幅升级的Claude3.5，业内都猜测经过了自博弈（Self-play）强化学习。强化学习的自博弈方法的核心在于，能够通过自我对弈不断进化。《A Survey on Self-play Methods in Reinforcement Learning》这篇综述文章，将带我们深入了解自博弈方法的理论基础、关键技术以及在多样化场景下的应用实践。综述全面梳理了自博弈方法的研究进展，探讨其在模拟复杂决策过程中的作用，以及在未来发展中可能面临的挑战和机遇。 论文题目： A Survey on Self-play Methods in Reinforcement Learning  论文链接： https://arxiv.org/abs/2408.01072 自博弈（self-play）指的是智能体通过与自身副本或历史版本进行博弈而进行演化的方法，近年来在强化学习领域受到广泛重视。该综述首先梳理了自博弈的基本背景，包括多智能体强化学习框架和博弈论的基础知识。随后， ………………………………