🎓 — Семинар 7. Multi-agent foundation models | Мария Нестерова

Современные подходы в многоагентном обучении с подкреплением требуют разработки отдельных моделей для каждой конкретной среды, что ограничивает их масштабируемость и эффективность. Задача создания общей модели заключается в разработке единой трансформерной архитектуры, способной обучаться на обширных офлайн-данных и успешно решать разнообразные многоагентные задачи.

В первой части выступления аспиранткой нашего Центра будет представлен обзор современных подходов к многоагентному обучению с подкреплением, основанных на архитектуре трансформер. Особое внимание будет уделено уникальным особенностям многоагентных систем, которые возникают при адаптации методов на основе трансформеров к задачам с участием нескольких агентов.

Дополнительно в докладе будет рассмотрен вопрос генерализации моделей на различные задачи и среды. Во второй части доклада будет представлен метод MARL-GPT, который позволяет обучить единую модель для разных сред, учитывающую разнородность наблюдений через специальное позиционное кодирование. Обучение проводится на заранее собранном офлайн-датасете из трёх многоагентных сред (POGEMA, SMACv2, GRF).

👉🏻 Дата: 16.10.25, четверг в 17:00
📹 Трансляция: Youtube или ВК

Подключайтесь к живому обсуждению и задавайте вопросы в прямом эфире! Ждем всех!

#RL