主要观点总结
本文介绍了自博弈方法在强化学习领域的应用及其相关研究内容。
关键观点总结
关键观点1: 背景介绍
文章首先介绍了自博弈的背景，包括强化学习框架和博弈论的基本知识。
关键观点2: 自博弈算法框架
文章提出了一个统一的自博弈算法框架，并在此框架下对现有的自博弈算法进行了分类和对比。
关键观点3: 自博弈的应用
文章展示了自博弈在多种场景下的应用，包括棋类游戏、牌类游戏和电子游戏。
关键观点4: 自博弈面临的挑战和未来研究方向
文章讨论了自博弈面临的开放性挑战，并探讨了未来研究方向，如自博弈在大型语言模型中的应用以及克服Sim2Real差距的问题。
文章预览
本文转载自：机器之心 本文作者来自于清华大学电子工程系，北京大学人工智能研究院、第四范式、腾讯和清华-伯克利深圳学院。其中第一作者张瑞泽为清华大学硕士，主要研究方向为博弈算法。通讯作者为清华大学电子工程系汪玉教授、于超博后和第四范式研究员黄世宇博士。 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。这篇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，提出了一个统一的自博弈算法框架，并在此框架下对现有的自博弈算法进行了分类和对比。此外，通过展示自博弈在多种场景下的应用，架起了理论与实践之间的桥梁。文章最后总结了自博弈面临的开放性挑战，并探讨了未来研究方向。 论文题目：A S
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