强化学习的前沿探险：从“我们一起上”到“吃老本也行” 想象一下，你正在玩一个多人在线游戏，比如《王者荣耀》。你不是孤军奋战，而是和队友们组成一个团队，共同对抗敌方。每个人都有自己的角色和技能，需要互相配合，才能取得胜利。这就是多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）的一个生动写照。 现在，再想象一下，你是一位厨师，想学习一道新菜。但是，你既没有老师，也没有时间去餐厅实习。你只能依靠过去积累的菜谱、烹饪视频，以及自己之前做菜的经验，来琢磨这道新菜的做法。这就是离线强化学习（Offline Reinforcement Learning）所面临的挑战。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为人工智能领域的一颗冉冉升起的新星，近年来备受瞩目。它让机器像人类一样，通过与环境的互动，不断学习和改进自己的策略，最终达到设定的目标。而MARL和Offline RL，则是RL领域中两个备受关注的前沿方向。 一、多智能体强化学习：人多力量大，也容易“内讧” MARL，顾名思义，就是让多个智能体（Agent）在一个环境 …