多智能体强化学习（五）MARL的挑战1.组合中的复杂性多维的学习目标3. 非平稳性问题4. 当出现N>>2时的可伸缩性问题与单智能体RL相比，多智能体RL是一个更好地匹配现实世界人工智能应用的广泛范围的通用框架。然而，由于存在多个同时学习的代理，除了在单代理RL中已经存在的智能体外，MARL方法还提出了更多的理论挑战。与通常有两个智能体的经典地图设置相比，解决一个多智能体RL问题更具挑

马尔可夫决策-悬崖寻路python实现案例分析要点概括环境使用求解Bellman期望方程求解Bellman最优方程总结案例分析本节考虑Gym库中的悬崖寻路问题（CliffWalking-v0）。悬崖寻路问题是这样一种回合制问题：在一个4×12的网格中，智能体最开始在左下角的网格，希望移动到右下角的网格。智能体每次可以在上、下、左、右这4个方向中移动一步，每移动一步会惩罚一个单位的奖励。但是，移动有

核心问题：现有大语言模型（LLMs）权重-激活量化方法多聚焦于通道级离群值（channel-wise outliers），却忽视了令牌级离群值（token-wise outliers），导致量化模型精度受限。例如，2048个令牌中仅2个离群令牌就贡献了94.7%的量化误差，极端值超1000，引发54.63的量化误差。提出方法。

多智能体强化学习（一）简介1.RL的简短历史2. 2019年：MARL最繁荣的一年机器学习可以被认为是将数据转化为知识的过程。学习算法的输入是训练数据（例如，包含猫的图像)，输出是一些知识(例如，关于如何检测图像中的猫的规则）。此知识通常表示为可执行特定任务的计算机程序（例如，自动猫检测器）。在过去的十年中，通过一种特殊的机器学习技术取得了相当大的进展：深度学习（LeCun等人，2015）。深度学

如果想要使用vscoed编辑docker中的代码，先启动容器docker exec -it $(docker container ls -q) /bin/bash然后启动vscodecode --user-data-dir此时vscode在docker的目录下打开，左上角打开想要编辑的文件就行了。

当一些权重被中间更新推到网格之外时，这种效果可能会恶化。一个简单的启发式应用来防止这种情况：异常值一出现就被量化。这个过程可能需要大量的计算，特别是对于LLMs。为了解决这个问题，OBQ方法使用了一种技巧，避免在每次简化权重时重新进行整个计算。量化权重后，它通过删除与该权重相关的行和列(使用高斯消去)来调整计算中使用的矩阵(Hessian矩阵)。该方法还采用向量化的方法，一次处理多行权矩阵。尽管O