יום חמישי, 8 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

תיאום רב-סוכנים באמצעות עיבוד אילוף

Multi-Agent Coordination via Support-Preserving Distillation
חוקרים מציגים שיטה חדשה לתיאום רב-סוכנים באמצעות עיבוד אילוף. השיטה, Mode-Support Semi-Discrete Optimal Transport (MoSDOT), משפרת את איכות התוצאות ואת העקביות בתיאום רב-סוכנים. MoSDOT מיושמת על מערכי נתונים שונים ומראה תוצאות משמעותיות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.10087v1 Announce Type: new Abstract: Offline MARL increasingly relies on generative policies to model multimodal joint behavior, typically by distilling a centralized teacher into decentralized one-step actors under the CTDE. We identify a failure mode at the teacher training stage: standard flow-based teachers pair noise with replay targets independently, so nearby noise samples can be routed toward conflicting coordination modes. The teacher then produces samples between valid modes, and because the distillation loss regresses each local actor onto the conditional mean of the teacher's output given local input, this error is not absorbed but propagated to the student. To remove this teacher-side artifact, we propose Mode-Support Semi-Discrete Optimal Transport (MoSDOT), which
קרא במקור המקורי