Emergent Communication in Agents

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智能體中的新興通訊是一個在GitHub托管的研究框架,使多智能體系統能通過強化學習學習和發展通訊協議。它使用PyTorch構建,提供參照游戲和對象識別等合作任務的實現。用戶可以配置智能體的結構、訊息通道、詞匯大小和訓練參數。它包括評估腳本、可視化工具和模組化組件,以擴展新興通訊實驗。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 08 2025
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智能體中的新興通訊是一個在GitHub托管的研究框架,使多智能體系統能通過強化學習學習和發展通訊協議。它使用PyTorch構建,提供參照游戲和對象識別等合作任務的實現。用戶可以配置智能體的結構、訊息通道、詞匯大小和訓練參數。它包括評估腳本、可視化工具和模組化組件,以擴展新興通訊實驗。
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Emergent Communication in Agents 是什麼?

智能體中的新興通訊是一個開源的PyTorch框架,專為探索多智能體系統如何發展自己的通訊協議的研究人員設計。該資料庫提供靈活的合作強化學習任務實現,包括參照游戲、組合彩游戲和對象識別挑戰。用戶定義說話者和聽者的架構,指定訊息通道的屬性(如詞匯大小和序列長度),並選擇訓練策略(如策略梯度或監督學習)。框架包括端到端的腳本用於執行實驗、分析通訊效率和可視化新興語言。其模組化設計允許輕鬆擴展新的游戲環境或自定義損失函數。研究人員可以復現已發表的研究、基準測試新算法,並探究新興智能體語言的組合性和語意。

誰會使用 Emergent Communication in Agents?

  • 人工智能研究員
  • 多智能體強化學習實務人員
  • 計算語言學研究員
  • 研究生
  • 對新興通訊感興趣的數據科學家

如何使用 Emergent Communication in Agents?

  • Step1:使用git clone https://github.com/Meta-optimization/emergent_communication_in_agents.git克隆GitHub倉庫
  • Step2:使用pip install -r requirements.txt安裝依賴項
  • Step3:在配置文件中設置實驗參數(例如遊戲類型、詞匯大小、訓練次數)
  • Step4:使用python train.py運行訓練腳本並選擇配置
  • Step5:使用python evaluate.py評估通訊協議並生成指標
  • Step6:通過提供的繪圖腳本視覺化新興語言與性能

平台

  • mac
  • windows
  • linux

Emergent Communication in Agents 的核心特徵與益處

主要功能

  • 參照和組合游戲的實現
  • 可配置的說話者-聽者架構
  • 可自定義的訊息通道(詞匯、長度)
  • 支持策略梯度和監督學習
  • 端到端訓練與評估腳本
  • 新興語言的可視化工具
  • 模組化設計以添加新環境

優點

  • 允許復現新興通訊的研究
  • 易於配置和擴展新實驗
  • 提供多智能體語言新興的基準
  • 協助分析協議的組合性和語義
  • 促進RL與語言研究的合作

Emergent Communication in Agents 的主要使用案例與應用

  • 研究合作游戲中的語言出現
  • 多智能體RL通信算法的基準測試
  • 在學術課程中教授新興通訊概念
  • 分析學得語言的組合性
  • 原型設計新的智能體通訊協議

Emergent Communication in Agents 的常見問答

Emergent Communication in Agents 公司信息

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Emergent Communication in Agents 的主要競爭對手和替代方案?

  • OpenAI Emergent Communication
  • PyMARL
  • PettingZoo
  • Emergent-Language repository

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