AI|清华打造足球AI：首次实现同时控制10名球员完成比赛 胜率94.4%( 三 )
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将TiKick与GRF学术场景中的基线算法进行横向比较后发现 ， TiKick在所有场景下都达到了最佳性能和最低的样本复杂度 ， 且差距明显 。
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与其中的基线MAPPO相比还发现 ， 在五个场景当中的四个场景都只需100万步就能达到最高分数 。
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作者介绍
一作黄世宇 ， 清华大学博士生 ， 研究方向为计算机视觉、强化学习和深度学习的交叉领域 。曾在华为诺亚方舟实验室、腾讯AI、卡内基梅隆大学和商汤工作 。
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共同一作也是来自清华大学的陈文泽 。
此外 ， 作者还包括来自国防科技大学的Longfei Zhang、腾讯AI实验室的Li Ziyang 、Zhu Fengming 、Ye Deheng、以及清华大学的Chen Ting 。
通讯作者为清华大学的朱军教授 。
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论文地址：
https://arxiv.org/abs/2110.04507
项目地址：
https://github.com/TARTRL/TiKick
参考链接：
【AI|清华打造足球AI：首次实现同时控制10名球员完成比赛 胜率94.4%】https://zhuanlan.zhihu.com/p/421572915
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