多智能体系统训练推理效率探讨

发生了什么

据Ross Taylor在社交平台分享，多智能体系统训练中存在推理效率压力，建议在训练初期避免设置过短的时间限制。其观点指出，在训练整个系统时无需冻结智能体，神经网络具备学习能力。此外，RLCR研究显示简单基线方法适用于小型智能体集合，对于更大规模的扩展，可能需要调整信用分配机制。