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Connect 4x4
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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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机器学习学生寻求研究实习指导，列出项目
一位用户在 r/MachineLearning 子版块上寻求研究实习指导。他们已经完成了几个机器学习项目，包括使用 NumPy 从头开始构建 MLP 和神经网络，以及实现 LeNet 和 AlexNet。目前，他们正在开发一个专注于强化学习在 Connect 4 游戏中的应用的项目。