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AI代理通过新的偏好优化方法学会策略性扑克游戏

研究人员开发了一种名为“基于KL锚定的均衡策略偏好优化”（SPOKE）的新方法，以增强AI代理在扑克游戏中的策略能力。该方法旨在超越静态策略和标准偏好优化技术的性能。SPOKE结合了多种元素，包括教师相对价值惩罚、策略锚定、风险约束和结构化推理监督。初步结果表明，SPOKE显著降低了Kuhn扑克和Leduc扑克等游戏中的可利用性，同时保持了与教师一致的行为。