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【RLChina论文研讨会】第72期 米祈睿 TaxAI多智能体强化学习的动态经济模拟器和基准
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【RLChina 2022】专题报告一：多智能体强化学习 张崇洁
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强推！北京大学王树森半天就教会了我深度强化学习，原理详解+项目实战，学不会来打我！
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【RLChina 论文研讨会】第27期 王琦 基于模型的元强化学习：一种图结构代理模型和快速迁移的策略学习
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【RLChina论文研讨会】第67期 张钰荻 强化学习中可解释的奖励重新分配：一种因果角度方法
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【RLChina 论文研讨会】第28期 刘宗凯 基于策略多样性的多智能体强化学习
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【RLChina 2021】第11课 多智能体入门（一） 杨耀东
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【RLChina论文研讨会】第43期 王治海 面向资源受限强化学习的高效探索
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【RLChina论文研讨会】第97期 胡昊 基于贝叶斯原则的离线到在线强化学习
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【RLChina论文研讨会】第70期 吴梓帆 优化基于模型多智能体强化学习中的多步局部模型交互
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【RLChina 2022】前沿进展五：应用多智能体强化学习解决现实问题——机遇和挑战 方飞
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【RLChina论文研讨会】第72期 张知临 强化学习在阿里妈妈广告场景的大规模落地实践
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【RLChina论文研讨会】第63期 赵一诺 机械臂控制中的视觉强化学习策略泛化研究近况
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【RLChina 2022】前沿进展二：强化学习在金融决策里的应用 徐任远
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【RLChina论文研讨会】第88期 徐国玮 基于“神经元冬眠”效应的高样本效率视觉强化学习算法
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【被导师放养】研究生SCI论文从写作到发表，SCI论文产出全过程精讲！手把手教你从写作到发表的全过程—论文写作_sci论文_sci论文写作
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【RLChina 2022】理论课三：强化学习基础 张伟楠
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Transformer+强化学习成为双热点强强联合的发文方向
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【RLChina论文研讨会】第70期 朱文轩 基于观察数据的深度因果强化学习
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【RLChina论文研讨会】第81期 曲云 一种基于真实王者荣耀游戏的离线强化学习数据集
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【RLChina论文研讨会】第86期 毛怡欢 风格化强化学习：从异质数据集中抽取多样性、高质量的行为
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【RLChina 2021】第12课 多智能体入门（二） 杜雅丽
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【RLCHina 论文研讨会】第27期 刘世旋 增广POMDP：一种结合观测型数据和干预型数据的因果强化学习方法
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【RLChina论文研讨会】第31期 姜力 一种模仿结合策略引导的离线强化学习算法
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【RLChina 2021】第9课 强化学习前沿（一） 卢宗青
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【RLChina论文研讨会】第24期 袁昊琦 离线元强化学习中基于对比学习的稳定任务表示
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【RLChina论文研讨会】第68期 阳明宇 分层多智能体技能发现
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【RLChina 2021】第7课 强化学习进阶（一） 杨卓然
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不愧是李宏毅老师讲的【强化学习】简直太详细了！！小白也能信手拈来，建议收藏！（人工智能|机器学习|深度学习|强化学习）
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【RLChina论文研讨会】第19期 袁雷 Multi-Agent Incentive Communication via Decentralized Team
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【RLChina论文研讨会】第86期 王圣杰 EfficientZero V2：一种通用且采样高效的基于模型强化学习方法
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【RLChina 2022】前沿进展七：深度强化学习的若干前沿方向 柯良军
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【RLChina 2021】第14课 多智能体进阶（二） 徐任远
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【RLChina 2023】专题报告二：从生成式大模型到决策式大模型 张伟楠
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草履虫都能完成毕设！Opencv+YOLO实时目标检测，公认最适合毕业的计算机视觉实战教程！（深度学习丨计算机视觉丨YOLO丨OpenCV）
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【RLChina 2023】 专题报告三：强化学习与语言大模型的一些共通点 俞扬
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【RLChina论文研讨会】第67期 冯熙栋 类AlphaZero的树搜索可以引导语言模型解码与训练
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【RLChina论文研讨会】第31期 牛浩懿 何时相信你的仿真器：考虑动力学偏差的混合离线在线强化学习
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【RLChina论文研讨会】第75期 刘殊畅 KuaiSim：一个更全面的推荐系统用户模拟器
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【RLChina论文研讨会】第18期 陈竞潇 王者荣耀中的人工智能方法
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【RLChina论文研讨会】第48期 林谦 面向实时预算约束的离线安全强化学习