arXiv · cs.AI· Abhijeet Krishnan, Colin M. Potts, Arnav Jhala, Harshad Khadilkar, Shirish Karande, Chris Martens·· 2 天前
Krishnan等提出学习可解释复杂博弈策略表示的方法
Learning Explainable Representations of Complex Game-playing Strategies
arXiv:2610.07638v1阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Abhijeet Krishnan, Colin M. Potts, Arnav Jhala, Harshad Khadilkar, Shirish Karande, Chris Martens
期刊信息（来源提供）：Proceedings of the Eleventh Annual Conference on Advances in Cognitive Systems 2024
研究任务与主要进展
基于论文摘要，作者提出一种类似人类认知的训练方法，使强化学习智能体能够从对局动作序列中合成并将策略与策略表示为可执行程序。该方法用于国际象棋和基于网格的环境任务，报告称所学策略能够产生有效行动，并可从对局数据中学习；具体实验设置、基线与结果细节未在摘要中说明。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org