生成模型在單智能體場(chǎng)景中的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展。例如，UniSim通過預(yù)測(cè)圖像中的動(dòng)作來推斷未來的情景，展示了從廣泛數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的模擬器可以推廣到現(xiàn)實(shí)世界，并彌合仿真與現(xiàn)實(shí)的差距。而Genie則允許用戶在生成的環(huán)境中逐幀行動(dòng)，為訓(xùn)練未來的通用智能體鋪平了道路。但是這些模型主要集中于單智能體場(chǎng)景，對(duì)于需要多個(gè)智能體協(xié)同工作的任務(wù)，它們的適用性相對(duì)有限。

在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）任務(wù)中，世界模型的研究尚處于起步階段。盡管一些研究在模擬單智能體行為方面取得了進(jìn)展，但在涉及多個(gè)智能體的復(fù)雜場(chǎng)景中，現(xiàn)有方法仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。例如，MARL任務(wù)通常涉及多個(gè)實(shí)體的屬性，如位置和角色，僅用文本描述狀態(tài)是困難的。此外，MARL環(huán)境的動(dòng)態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)模型比單智能體設(shè)置更加復(fù)雜，現(xiàn)有的方法假設(shè)獎(jiǎng)勵(lì)是已知的或可以通過幀信息輕松推導(dǎo)，但這種假設(shè)在MARL中并不成立。

針對(duì)這些局限性，最新研究提出了通過生成世界模型來增強(qiáng)多智能體決策問題答案的策略。來自國家人機(jī)混合增強(qiáng)智能重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和國家視覺信息與應(yīng)用工程研究中心的研究團(tuán)隊(duì)探索了一種新的范式，將語言引導(dǎo)的模擬器整合到多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)流程中，以提供更為切實(shí)的解決方案。模擬器作為一個(gè)世界模型，分別學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)，利用這些模型生成的試錯(cuò)體驗(yàn)來訓(xùn)練聯(lián)合策略，從而提升多智能體決策問題的解決質(zhì)量。

這項(xiàng)研究由西安交通大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)完成，團(tuán)隊(duì)成員包括Zeyang Liu、Xinrui Yang、Shiguang Sun、Long Qian、Lipeng Wan、Xingyu Chen和通訊作者Xuguang Lan。研究團(tuán)隊(duì)隸屬于國家人機(jī)混合增強(qiáng)智能重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和國家視覺信息與應(yīng)用工程研究中心，專注于多智能體系統(tǒng)和生成模型的研究，致力于通過創(chuàng)新的方法解決現(xiàn)實(shí)世界中的復(fù)雜問題。他們的研究工作在2024年神經(jīng)信息處理系統(tǒng)會(huì)議（NeurIPS 2024）上展示，充分體現(xiàn)了他們?cè)谌斯ぶ悄芎蜋C(jī)器人領(lǐng)域的領(lǐng)先地位和創(chuàng)新能力。

研究動(dòng)機(jī)

多智能體任務(wù)中存在許多挑戰(zhàn)和需求。多智能體系統(tǒng)需要協(xié)調(diào)多個(gè)智能體的行為，以實(shí)現(xiàn)共同的目標(biāo)，這需要復(fù)雜的決策和規(guī)劃過程?，F(xiàn)有生成模型在處理多智能體任務(wù)時(shí)往往缺乏對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的準(zhǔn)確模擬，導(dǎo)致生成的解決方案不夠精確和可靠。

通過語言引導(dǎo)的模擬器在增強(qiáng)決策問題答案中的潛力顯而易見。將語言模型與世界模型相結(jié)合，能夠更好地理解任務(wù)描述，并通過模擬不同的決策過程來生成更準(zhǔn)確的答案。這不僅可以提高多智能體系統(tǒng)的效率和性能，還可以為實(shí)際應(yīng)用提供更為切實(shí)可行的解決方案。本研究通過提出一種新的范式，將語言引導(dǎo)的模擬器整合到多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)流程中，旨在解決多智能體任務(wù)中的復(fù)雜決策問題，提升生成模型的適用性和有效性。

圖1：對(duì)于當(dāng)前的視覺語言模型來說，需要很好地理解環(huán)境動(dòng)態(tài)和目標(biāo)的復(fù)雜決策問題仍然具有挑戰(zhàn)性，例如，GPT-4得出的答案是粗略和誤導(dǎo)性的。相反，互動(dòng)前學(xué)習(xí)（LBI）通過模擬給定問題中的任務(wù)來實(shí)現(xiàn)有根據(jù)的推理。LBI利用模擬器訓(xùn)練MARL策略，并通過在模擬器上運(yùn)行聚合策略來生成答案。

方法論

互動(dòng)模擬器的構(gòu)建

在多智能體決策問題中，互動(dòng)模擬器的構(gòu)建是至關(guān)重要的一步。研究團(tuán)隊(duì)提出的互動(dòng)模擬器由三個(gè)核心組件構(gòu)成：圖像分詞器、動(dòng)態(tài)模型和獎(jiǎng)勵(lì)模型。通過這些組件的相互合作，模擬器能夠生成試錯(cuò)經(jīng)驗(yàn)，并且提升多智能體決策問題的答案質(zhì)量。

圖像分詞器的作用是將原始視頻幀轉(zhuǎn)換為離散標(biāo)記，從而降低數(shù)據(jù)維度并提高圖像生成的質(zhì)量。具體來說，作者采用了矢量量化變分自編碼器（VQ-VAE），這是一種先進(jìn)的圖像編碼方法。VQ-VAE通過對(duì)每一幀圖像進(jìn)行編碼，生成離散表示。這種表示不僅保留了原始圖像的重要信息，還顯著減少了數(shù)據(jù)量，從而為后續(xù)的動(dòng)態(tài)模型和獎(jiǎng)勵(lì)模型提供了高效的輸入數(shù)據(jù)。

圖2：數(shù)據(jù)集構(gòu)建和VQ-VAE訓(xùn)練。

動(dòng)態(tài)模型是互動(dòng)模擬器的核心組件之一，它通過自回歸建模，根據(jù)過去的幀和狀態(tài)標(biāo)記來預(yù)測(cè)下一幀和狀態(tài)。研究團(tuán)隊(duì)采用了因果變換器作為動(dòng)態(tài)模型的架構(gòu)，并在任務(wù)描述的指導(dǎo)下進(jìn)行建模。具體來說，動(dòng)態(tài)模型接收一系列的圖像和狀態(tài)標(biāo)記，并在每一個(gè)時(shí)間步進(jìn)行預(yù)測(cè)。為了提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，動(dòng)態(tài)模型還采用了動(dòng)態(tài)殘差項(xiàng)，將狀態(tài)預(yù)測(cè)目標(biāo)從St+1?為?ΔSt+1=St+1?St，以進(jìn)一步提高生成的準(zhǔn)確性。通過這種方式，動(dòng)態(tài)模型能夠生成一致的長視距軌跡，確保多智能體決策過程中各個(gè)步驟的連貫性。

獎(jiǎng)勵(lì)模型通過軌跡推斷狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的獎(jiǎng)勵(lì)，是互動(dòng)模擬器中另一個(gè)關(guān)鍵組件。作者采用了類似于逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練管道，通過最大化專家演示軌跡的似然性來訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型。具體來說，獎(jiǎng)勵(lì)模型接收完整的軌跡作為輸入，并在確定性動(dòng)態(tài)下進(jìn)行信用分配。為了避免獎(jiǎng)勵(lì)高估，研究團(tuán)隊(duì)引入了獎(jiǎng)勵(lì)約束和行為正則化，通過這些措施進(jìn)行樣本內(nèi)學(xué)習(xí)，從而提高獎(jiǎng)勵(lì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。獎(jiǎng)勵(lì)模型的這一設(shè)計(jì)使得互動(dòng)模擬器能夠在復(fù)雜的多智能體決策環(huán)境中生成合理的獎(jiǎng)勵(lì)，并幫助智能體快速學(xué)習(xí)到最優(yōu)策略。

為了構(gòu)建有效的互動(dòng)模擬器，首先需要一個(gè)全面的數(shù)據(jù)集。研究團(tuán)隊(duì)提出的新SMAC多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集，通過解析器自動(dòng)生成給定狀態(tài)和任務(wù)描述的真實(shí)圖像。SMAC（StarCraft Multi-Agent Challenge）環(huán)境以其豐富的環(huán)境和高控制復(fù)雜性著稱，是訓(xùn)練和測(cè)試多智能體系統(tǒng)的理想平臺(tái)。為了生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，研究者們運(yùn)行多智能體探索方法，如EMC（Efficient Multi-agent Communication）和IIE（Interactive Imitation Learning），在多個(gè)訓(xùn)練地圖上收集了大量的交互軌跡。每條軌跡都包含狀態(tài)、觀察、聯(lián)合動(dòng)作和完成信號(hào)。這些數(shù)據(jù)通過解析器轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的圖像和任務(wù)描述，為模擬器的訓(xùn)練提供了基礎(chǔ)。

任務(wù)描述的解析與生成是訓(xùn)練互動(dòng)模擬器的重要步驟之一。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種解析器，將每個(gè)軌跡轉(zhuǎn)換為自然語言任務(wù)描述。這些任務(wù)描述包含環(huán)境動(dòng)態(tài)、代理和敵人的數(shù)量和類型，以及終止?fàn)顟B(tài)下敵人的剩余生命值等信息。通過這種方式，任務(wù)描述不僅提供了當(dāng)前狀態(tài)的信息，還為模擬器的動(dòng)態(tài)模型提供了額外的上下文，使其能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來的狀態(tài)。

圖3：互動(dòng)前學(xué)習(xí)概述。

動(dòng)態(tài)模型是模擬器的核心組件之一，其作用是根據(jù)過去的幀和狀態(tài)標(biāo)記，預(yù)測(cè)下一幀和狀態(tài)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，研究團(tuán)隊(duì)采用了因果變換器作為動(dòng)態(tài)模型的架構(gòu)。具體來說，動(dòng)態(tài)模型通過自回歸建模，根據(jù)任務(wù)描述和過去的幀和狀態(tài)標(biāo)記，生成未來的狀態(tài)和圖像。

獎(jiǎng)勵(lì)模型通過推斷狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的獎(jiǎng)勵(lì)，幫助智能體在模擬環(huán)境中學(xué)習(xí)到最優(yōu)策略。研究團(tuán)隊(duì)借鑒了逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練管道，通過最大化專家演示軌跡的似然性來訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型。具體來說，獎(jiǎng)勵(lì)模型接收完整的軌跡作為輸入，并根據(jù)軌跡中的動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)分配。為了避免獎(jiǎng)勵(lì)高估，研究者們引入了獎(jiǎng)勵(lì)約束和行為正則化，通過這些措施進(jìn)行樣本內(nèi)學(xué)習(xí)，從而提高獎(jiǎng)勵(lì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。

實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

性能比較

在性能比較中，研究團(tuán)隊(duì)評(píng)估了LBI（Learning before Interaction）在無獎(jiǎng)勵(lì)的離線學(xué)習(xí)、離線多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）和在線多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的表現(xiàn)。

在無獎(jiǎng)勵(lì)的離線學(xué)習(xí)方面，LBI顯著優(yōu)于多種基準(zhǔn)方法，包括行為克?。˙C）和對(duì)抗模仿學(xué)習(xí)（MA-AIRL）。行為克隆方法通過模仿整個(gè)數(shù)據(jù)集的行為來學(xué)習(xí)策略，而MA-AIRL使用對(duì)抗學(xué)習(xí)進(jìn)行策略模仿。盡管這些方法在一些任務(wù)上有一定的表現(xiàn)，但它們往往無法在復(fù)雜的多智能體決策場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)高成功率。相較之下，LBI通過生成試錯(cuò)經(jīng)驗(yàn)，改進(jìn)了決策過程，從而在各種難度的地圖上表現(xiàn)出色。

離線MARL方面LBI同樣表現(xiàn)出色，超越了現(xiàn)有的多種方法，如BCQ-MA和CQL-MA。這些離線方法利用真實(shí)獎(jiǎng)勵(lì)進(jìn)行訓(xùn)練，但在代理數(shù)量增加時(shí)，其性能往往會(huì)顯著下降。研究團(tuán)隊(duì)提出的LBI通過動(dòng)態(tài)模型和獎(jiǎng)勵(lì)模型的協(xié)同工作，生成了更為合理的試錯(cuò)軌跡，并優(yōu)化了策略學(xué)習(xí)，從而在復(fù)雜的環(huán)境中取得了更高的成功率和表現(xiàn)。

在線MARL方面，LBI也展示了其優(yōu)越性。研究團(tuán)隊(duì)將LBI與現(xiàn)有的在線方法如CW-QMIX、QPLEX等進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，LBI在樣本效率方面顯著提升，這得益于其預(yù)訓(xùn)練的世界模型在生成響應(yīng)時(shí)減少了等待時(shí)間。這一結(jié)果表明，預(yù)訓(xùn)練的世界模型不僅能夠提高離線學(xué)習(xí)的性能，還能在在線學(xué)習(xí)過程中提供顯著的優(yōu)勢(shì)。

在未見任務(wù)中的泛化能力

為了評(píng)估LBI（Learning before Interaction）在未見任務(wù)中的泛化能力，研究團(tuán)隊(duì)測(cè)試了LBI在十個(gè)未見測(cè)試地圖上的表現(xiàn)。結(jié)果顯示，LBI在這些新的環(huán)境中依然表現(xiàn)出色，成功地將已學(xué)知識(shí)轉(zhuǎn)移到新任務(wù)上，且無需額外的微調(diào)。這種零樣本泛化能力是生成模型在實(shí)際應(yīng)用中非常關(guān)鍵的特性，證明了LBI在多智能體決策問題中的廣泛適用性。

圖4：動(dòng)態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)模型預(yù)測(cè)的可視化，其中“np-op”和“s”分別表示不操作和停止。

動(dòng)態(tài)模型不僅能夠生成長視距的圖像軌跡，還能在關(guān)鍵狀態(tài)下進(jìn)行動(dòng)作可控生成。具體來說，動(dòng)態(tài)模型在生成的過程中沒有出現(xiàn)明顯的累積誤差，這表明LBI具備生成一致性和長視距軌跡的能力。在5m_vs_6m的例子中，研究人員展示了在某個(gè)可能動(dòng)作后的連續(xù)幀，證明了LBI可以進(jìn)行動(dòng)作可控的生成，幫助智能體更好地理解和執(zhí)行策略。

消融研究

研究團(tuán)隊(duì)通過消融研究深入分析了互動(dòng)模擬器中各組件的貢獻(xiàn)，包括動(dòng)態(tài)模型和獎(jiǎng)勵(lì)模型的具體作用及其在不同任務(wù)中的表現(xiàn)。

動(dòng)態(tài)模型在生成長視距軌跡和預(yù)測(cè)未來狀態(tài)方面起著關(guān)鍵作用。通過消融研究，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，使用動(dòng)態(tài)殘差項(xiàng)對(duì)減少后續(xù)狀態(tài)的預(yù)測(cè)誤差至關(guān)重要。這在各種訓(xùn)練和未見任務(wù)中，動(dòng)態(tài)殘差項(xiàng)顯著提升了模型的整體表現(xiàn)。盡管圖像參考的效果不如預(yù)期，但作為另一種模式，圖像在某些情況下比語言或狀態(tài)信息更具表現(xiàn)力，未來的研究可能會(huì)進(jìn)一步探索其潛力。

對(duì)于獎(jiǎng)勵(lì)模型，獎(jiǎng)勵(lì)約束和行為正則化在訓(xùn)練任務(wù)中發(fā)揮了重要作用，顯著改善了整體性能。具體來說，獎(jiǎng)勵(lì)約束通過控制獎(jiǎng)勵(lì)值，避免了在樣本外狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)上出現(xiàn)獎(jiǎng)勵(lì)過高的情況，而行為正則化則通過在策略學(xué)習(xí)中加入保守性，進(jìn)一步提高了獎(jiǎng)勵(lì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。在未見任務(wù)中，研究發(fā)現(xiàn)，獎(jiǎng)勵(lì)的保守性比策略更為重要。當(dāng)存在樣本外狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)時(shí)，保守的獎(jiǎng)勵(lì)預(yù)測(cè)能夠更好地幫助智能體進(jìn)行決策學(xué)習(xí)。相比之下，LBI（Learning before Interaction）在缺乏獎(jiǎng)勵(lì)約束和行為正則化的情況下表現(xiàn)較差，這進(jìn)一步證明了這些組件在優(yōu)化模型性能中的關(guān)鍵作用。

相關(guān)工作

世界模型

世界模型的研究在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中扮演著至關(guān)重要的角色。這些模型通過預(yù)測(cè)環(huán)境動(dòng)態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)，幫助智能體更有效地學(xué)習(xí)和決策。

模型預(yù)測(cè)控制（MPC）是一種通過模型模擬來生成高獎(jiǎng)勵(lì)動(dòng)作序列的方法。在MPC的應(yīng)用中，像MBMF、PETS和PlaNet等模型通過集成MPC來采樣高獎(jiǎng)勵(lì)的動(dòng)作序列。這些方法依賴于世界模型對(duì)環(huán)境動(dòng)態(tài)的精確模擬，從而在多步預(yù)測(cè)中生成最優(yōu)的決策序列。AlphaGo和MuZero等知名算法通過學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換模型并應(yīng)用蒙特卡羅樹搜索（MCTS），實(shí)現(xiàn)了在人類競(jìng)爭(zhēng)游戲中的突破。這些方法展示了世界模型在生成高質(zhì)量決策中的潛力。

微分規(guī)劃與策略學(xué)習(xí)方法利用模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)來促進(jìn)策略學(xué)習(xí)。GPS（Guided Policy Search）和GDP（Gradient-based Policy Search）等模型通過微分規(guī)劃獲得最優(yōu)策略的解析形式。這些方法通過對(duì)世界模型和策略進(jìn)行重新參數(shù)化，并通過反向傳播計(jì)算策略梯度估計(jì)，從而提高了策略的學(xué)習(xí)效率。SVG（Stochastic Value Gradients）和MAAC（Multi-Agent Actor-Critic）等模型在緊湊的潛在空間中學(xué)習(xí)世界模型和策略，進(jìn)一步提升了策略學(xué)習(xí)的效果。

Dyna-style 方法通過生成更多的經(jīng)驗(yàn)來訓(xùn)練策略，從而擴(kuò)展了數(shù)據(jù)集的覆蓋范圍。MVE（Model-based Value Expansion）和STEVE（Stochastic Ensemble Value Expansion）等方法通過多步時(shí)間差預(yù)測(cè)進(jìn)行更好的價(jià)值估計(jì)。SLBO（Safe Model-Based Optimization）、MBPO（Model-Based Policy Optimization）和BMPO（Behavioral Model-Based Policy Optimization）等方法則通過理論分析證明，策略性能會(huì)在一定模型偏差和回滾長度下單調(diào)改進(jìn)。為了進(jìn)一步增加回滾長度并避免累積誤差，M2AC（Model-based Actor-Critic）和COPlanner（Conservative Planner）計(jì)算每一步的回滾不確定性，并在總獎(jiǎng)勵(lì)中加入懲罰項(xiàng)。這些方法展示了世界模型在生成更多經(jīng)驗(yàn)并訓(xùn)練策略中的有效性。

模仿學(xué)習(xí)

模仿學(xué)習(xí)通過模仿專家的行為來訓(xùn)練智能體，是一種廣泛應(yīng)用于多智能體系統(tǒng)的有效方法。在這些方法中，最大熵逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MaxEnt IRL）、條件擴(kuò)散模型和序列建模方法都具有重要意義。

最大熵逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MaxEnt IRL）通過最小化代理和專家分布之間的差異來學(xué)習(xí)穩(wěn)定的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。這種方法不僅能捕捉專家行為的多樣性，還能提供更好的泛化能力。通過最大化軌跡的熵，MaxEnt IRL能夠有效地處理復(fù)雜的決策問題，并在多個(gè)領(lǐng)域表現(xiàn)出色。例如，在自然語言目標(biāo)和動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)中，MaxEnt IRL展示了其強(qiáng)大的適應(yīng)能力和廣泛的應(yīng)用前景。

條件擴(kuò)散模型是模仿學(xué)習(xí)中的另一種重要方法。通過將狀態(tài)和噪聲向量作為輸入，條件擴(kuò)散模型可以生成預(yù)測(cè)動(dòng)作，并模仿人類專家或游戲數(shù)據(jù)中的多模態(tài)行為。這種方法在建模隨機(jī)行為和處理復(fù)雜環(huán)境方面表現(xiàn)優(yōu)異。與傳統(tǒng)的模仿學(xué)習(xí)方法相比，條件擴(kuò)散模型能夠更好地適應(yīng)各種不同的情景，并提供更高的靈活性。

序列建模方法通過將軌跡生成問題看作序列建模問題，實(shí)現(xiàn)了對(duì)狀態(tài)、動(dòng)作和獎(jiǎng)勵(lì)的高效生成。決策變壓器（MADT）是序列建模方法中的代表，它通過自回歸方式生成狀態(tài)、動(dòng)作和獎(jiǎng)勵(lì)。與傳統(tǒng)的模仿學(xué)習(xí)方法相比，決策變壓器能夠更好地捕捉?jīng)Q策過程中的依賴關(guān)系，并提供更為準(zhǔn)確的決策結(jié)果。這種方法在多智能體決策任務(wù)中表現(xiàn)出色，展示了其在序列建模中的潛力。

結(jié)論與展望

研究團(tuán)隊(duì)提出的“交互前學(xué)習(xí)” (Learning before Interaction, LBI) 方法，結(jié)合了生成模型和多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)，展示了在多智能體決策問題中的創(chuàng)新性和有效性。LBI通過引入語言引導(dǎo)的互動(dòng)模擬器，解決了傳統(tǒng)生成模型在處理復(fù)雜多智能體決策問題時(shí)的不足。具體來說，LBI包括圖像分詞器、動(dòng)態(tài)模型和獎(jiǎng)勵(lì)模型三個(gè)核心組件，這些組件協(xié)同工作，生成高質(zhì)量的試錯(cuò)經(jīng)驗(yàn)，改進(jìn)了決策質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，LBI不僅在各種基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)出色，還展示了強(qiáng)大的零樣本泛化能力，能夠在未見任務(wù)中保持卓越表現(xiàn)。這些研究成果證明了LBI在處理復(fù)雜多智能體決策問題上的潛力和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

LBI的提出為多智能體系統(tǒng)的研究提供了新的思路和方向。未來的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化和擴(kuò)展LBI的應(yīng)用場(chǎng)景。例如，在其他高復(fù)雜度和高動(dòng)態(tài)性的環(huán)境中，LBI有望通過適應(yīng)不同的任務(wù)描述和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，展現(xiàn)出更廣泛的適用性。此外，LBI的框架可以與其他先進(jìn)的人工智能技術(shù)相結(jié)合，如自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺，進(jìn)一步提高多智能體系統(tǒng)的智能化水平。

另一個(gè)重要的研究方向是提高LBI的效率和可擴(kuò)展性。盡管研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)展示了LBI在樣本效率上的顯著提升，未來的研究可以探索更高效的模型訓(xùn)練和推理方法，以進(jìn)一步減少計(jì)算成本和時(shí)間。同時(shí)通過引入更多的實(shí)際數(shù)據(jù)和場(chǎng)景，LBI可以在真實(shí)世界的應(yīng)用中得到驗(yàn)證和改進(jìn)，推動(dòng)多智能體決策系統(tǒng)在工業(yè)、醫(yī)療和社會(huì)治理等領(lǐng)域的發(fā)展。

LBI的創(chuàng)新性和有效性為多智能體決策問題提供了切實(shí)可行的解決方案，其廣泛的應(yīng)用潛力和未來的研究方向也為人工智能領(lǐng)域帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)?？萍嫉倪M(jìn)步總是如此令人興奮和期待。（END）

參考資料：https://arxiv.org/abs/2410.02664

本文轉(zhuǎn)載自??大噬元獸??，作者： FlerkenS ????