训练进展

。左上方显示的是30个智能体在训练和发展过程中的Elo等级分。右上角显示了这些进化事件的遗传树（ genetic tree）。下方的图表显示了整个智能体训练过程中知识的发展，一些内部奖励，以及行为概率。

总结和展望

最近，研究界在复杂游戏领域做出了非常令人印象深刻的工作，例如星际争霸2和Dota 2。我们的这篇论文聚焦于《雷神之锤III竞技场》的夺旗模式，它的研究贡献是具有普遍性的。我们很希望看到其他研究人员在不同的复杂环境中重建我们的技术。未来，我们还希望进一步改进目前的强化学习和群体训练方法。总的来说，我们认为这项工作强调了多智能体训练对促进人工智能发展的潜力：利用多智能体训练的自然设置，并促进强大的、甚至能与人类合作的智能体的开发。

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