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  • 用於多智能體系統的開源PyTorch框架,以學習和分析合作強化學習任務中的新興通訊協議。
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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。
    Emergent Communication in Agents 核心功能
    • 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
  • OpenSpiel 提供一個環境和算法庫,用於強化學習和遊戲理論規劃的研究。
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    OpenSpiel 是什麼?
    OpenSpiel 是一個研究框架,提供從簡單矩陣遊戲到複雜棋類遊戲(如國際象棋、圍棋和撲克)的廣泛環境,並實現各種強化學習和搜索算法(如值迭代、策略梯度方法、MCTS)。其模組化的 C++ 核心和 Python 綁定允許用戶插入自定義算法、定義新遊戲,並在標準基準上比較性能。設計具有擴展性,支持單一和多智能體設置,研究合作和競爭場景。研究人員利用 OpenSpiel 快速原型設計算法、大規模實驗和分享可重複的代碼。
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