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English(EN) A High-Throughput Compute-Efficient POMDP Hide-And-Seek-Engine (HASE) for Multi-Agent Operations

新的C++引擎HASE在多智能体强化学习训练中达到33M步/秒

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为捉迷藏引擎 (HASE) 的新C++引擎，旨在显著提高在去中心化、部分可观察环境中的强化学习智能体训练效率。通过利用面向数据设计和优化的内存处理，HASE在单个智能体上实现了高达每秒3300万步的惊人吞吐量。该引擎大大缩短了多智能体策略的训练时间，使得复杂的协作行为能在几分钟内学会。 AI

影响 将多智能体强化学习训练速度提升数个数量级，从而实现更复杂的协作式AI行为。

排序理由 这是一篇详细介绍强化学习新引擎的研究论文。

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新的C++引擎HASE在多智能体强化学习训练中达到33M步/秒

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Timothy Flavin, Sandip Sen ·

    一种高吞吐量、计算高效的POMDP捉迷藏引擎（HASE），用于多智能体操作

    arXiv:2604.27162v1 Announce Type: cross Abstract: Reinforcement Learning (RL) algorithms exhibit high sample complexity, particularly when applied to Decentralized Partially Observable Markov Decision Processes (Dec-POMDPs). As a response, projects such as SampleFactory, EnvPool,…

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