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  1. RESEARCH · CL_115592 ·

    AI算法在游戏中系统性地选择不同的纳什均衡

    一篇新的研究论文探讨了不同的算法如何在零和游戏中选择纳什均衡，发现这种选择是依赖于算法的，而不是随机的。像R-NaD和磁镜下降这样的正则化方法倾向于选择最大熵均衡，而像CFR和CFR+这样的后悔平均方法则收敛于一个较低熵的均衡。这种选择对游戏结果有下游影响，尤其是在具有顺序或隐藏信息的游戏中。