OpenAI 在多智能体躲猫猫游戏中观察到自发工具使用
OpenAI 报告在新构建的模拟躲猫猫环境中，智能体通过多智能体对抗训练自发学会逐步复杂的工具使用。智能体形成了六种不同的策略与反策略，其中一些是团队事先不知道环境支持的。作者认为这种自监督涌现的复杂性表明，多智能体共同适应未来可能产生极复杂且智能的行为。
推荐理由：原文记录了多智能体在躲猫猫环境中自发形成的六种策略与反策略，可帮助读者理解多智能体协同如何催生复杂行为。
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Lilian Weng：Lil'Log精选AI 评分5555 策略梯度算法
该文章系统梳理了策略梯度算法的发展脉络，深入解析其工作原理，并详细介绍了从基础到前沿的多种算法，包括PPO、SAC、TD3、IMPALA等主流方法。文章自2018年起持续更新，陆续新增了D4PG、SVPG、PPG等新算法，并补充了关于PPO的最新讨论。文中还提供了韩语及中文等多个语言版本的翻译，便于不同读者参考。
推荐理由：这篇是当年策略梯度方法的“圣经”级综述，现在看虽然有些过时，但想理解PPO、SAC的来龙去脉还得从这儿啃起。