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Altruistic and Fairness Preference
Altruistic and Fairness Preference
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新AI模型利用利他主义和公平性鼓励合作
研究人员开发了一种名为“利他与公平偏好”（AFP）的新效用函数，以鼓励多智能体强化学习（MARL）系统中的合作。该函数整合了智能体对他方奖励的激励以及对公平结果的追求。在社会困境博弈中的实验表明，与标准的强化学习智能体相比，AFP智能体实现了更高的集体奖励和公平性下的互助合作。进一步分析表明，利他偏好驱动了对公共产品的贡献，而公平偏好促进了智能体之间的互惠行为。
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新AI效用函数促进多智能体系统中的合作
研究人员开发了一种名为利他与公平偏好（AFP）的新效用函数，旨在促进多智能体强化学习（MARL）系统中的合作，特别是在个体激励与集体福祉相冲突的社会困境场景中。通过整合对他人奖励的偏好和对公平结果的偏好，AFP智能体在序列社会困境游戏中表现出比标准强化学习智能体更成功的互助合作和更高的公平性。研究发现，利他偏好驱动对公共物品的贡献，而公平偏好则促进智能体之间的互惠行为。