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AFlowNets
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新型流网络应对随机和对抗性AI挑战
研究人员推出了期望流网络（EFlowNets），这是生成流网络（GFlowNets）的改进版本，旨在在随机环境中有效运行。与现有的GFlowNet模型相比，EFlowNets在蛋白质设计等任务中表现出更优越的性能。在此基础上，研究人员开发了用于双人零和博弈的对抗流网络（AFlowNets），结果表明AFlowNets通过自我对弈可以识别出Connect-4中超过80%的最优走法，并在竞技比赛中超越AlphaZero。
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IFlowNets 将生成式采样器泛化至不完全信息博弈
研究人员推出 IFlowNets，一个将生成式流网络扩展到不完全信息博弈的新颖框架。这种新方法 IFlowNets 通过确保有效的密度和训练目标来解决现有方法的局限性，从而泛化了对抗性流网络 (AFlowNets) 框架。初步结果表明，在各种博弈环境中，IFlowNets 在性能和速度方面均可与 Outcome Sampling Monte Carlo Counterfactual Regret (OSMCCFR) 和标准强化学习技术…