参考论文：MDAgents: An Adaptive Collaboration of LLMs for Medical Decision-Making医疗决策(MDM) 是一个复杂且多维度的过程，需要解读复杂的多模态数据，包括影响，电子健康记录（EHR），生理信息和遗传信息，同时还要快速将新的医学研究整合到临床实践中。已知LLM能够处理和综合大量医学文献与临床信息，并支持概率与因果推理，但是它们

参考论文：A Large language model-based multi-agent manufacturing system for intelligent shopfloors这项研究介绍了一种基于大语言模型（LLM）的多智能体制造系统，旨在解决智能车间在面对多品种、小批量生产时的动态调度难题。该系统通过构建包含决策、思维、谈判及物理资源层的层级架构，赋予制造单元自主推理与协同作业的能力

参考论文：Personalized robotic control via constrained multi-objective reinforcement learning。许多现实世界的控制任务需要在多个相互冲突的目标之间进行平衡，并同时确保所学策略符合约束条件。此外，个别用户通常希望通过特定的偏好来探索个性化和多样化的机器人控制模式。提出了一种新的约束多目标强化学习算法，用于具有连续动作的

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参考论文：A Toolkit for Reliable Benchmarking and Research in Multi-Objective Reinforcement Learning。人工智能研究中普遍存在着“复现性危机”。这并非源于学术不端，而是由多种复杂因素共同造成的。例如，许多AI模型的训练时间极其漫长，导致研究者难以进行严格、充分的统计分析；同时，论文中常常缺少关键信息，比如精确的

这项研究提出了一种分阶段奖励塑型方法，旨在简化机器人学习复杂特技动作的训练过程。研究人员利用受限多目标强化学习框架，将翻转、倒立行走等任务拆解为多个逻辑阶段，并为每个阶段独立定义奖励与成本函数。为了优化策略，该团队开发了名为 CoMOPPO 的新算法，能够同时兼顾多个动作目标并严格遵守安全约束。

参考论文：A Generalized Algorithm for Multi-Objective Reinforcement Learning and Policy Adaptation。提出了一种适用于 带线性偏好的多目标强化学习（MORL）的新算法，目标是实现对新任务的少样本适配。在 MORL 中，核心目标是学习针对多个竞争目标的策略，而这些目标的相对重要性（偏好）对智能体而言是未知的。