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连续动作博弈的正则化策略梯度方法：高斯混合与磁镜下降结合自博弈训练
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AI 综述
2026-09-30，arXiv Multiagent Systems 报道一种结合磁镜下降与高斯混合重参数化的可扩展策略梯度算法，用于连续或混合动作的大规模序贯博弈。据称在序贯博弈中比神经虚构自博弈快3.5–5.5倍，与PSRO最终策略持平或更优；在德州扑克单挑无上限注中表现与Slumbot相当。
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最新进展9月30日 12:00
2026-09-30 arXiv 报道该算法在连续动作博弈中速度与PSRO相当，德州扑克表现与Slumbot持平。报道时间线
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9月30日
- arXiv · Multiagent Systems连续动作博弈的正则化策略梯度方法：高斯混合与磁镜下降结合自博弈训练
提出一种结合磁镜下降与高斯混合重参数化的可扩展策略梯度算法，用于连续或混合动作的大规模序贯博弈。在序贯博弈中比神经虚构自博弈快3.5–5.5倍，与PSRO最终策略持平或更优；德州扑克单挑无上限注中表现与Slumbot相当。
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