诡变与欺诈强化学习：这些博弈环境通常是“不完全信息”的。智能体不一定知道其他对手的完整信息，而是依赖推理和假设对手的行为。诡变和欺诈强化学习尤其注重在不完全信息的情况下如何通过欺骗和误导使对方做出有利于自己的决策。例如，智能体可能会隐藏其真实意图，通 ...

刚刚，计算机学会（ACM）宣布了 2024 年的「图灵奖」获得者：- Andrew G. Barto (马萨诸塞大学阿默斯特分校荣誉退休教授，Sutton 的博士导师)- Richard S. Sutton ...