👾 Тестируем RL-агентов не в «игрушечных» условиях → в новом #ReadingClub Multi-agent RL активно развивается, но есть проблема: алгоритмы сложно сравнивать между собой — у всех разные среды, настройки и сценарии. Как навести порядок в этом хаосе — в новой работе 🔽 📕 CAMAR: A Benchmark for Continuous Multi-Agent Planning and Navigation ➕ Статья на Хабре — на русском и без лишней академичности 🎤Эксперт: Артём Пшеницын — стажер-исследователь команды RL-агенты Лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта AIRI. В работе предлагается новая RL среда-бенчмарк CAMAR для задач многоагентного планирования и навигации с непрерывными состояниями и действиями. CAMAR написан на JAX, поддерживает гетерогенных агентов и интеграцию с классическими планировщиками, а также включает стандартизированные протоколы для тестирования алгоритмов, с помощью которых мы протестировали 6 MARL, 2 классических и 6 гибридных подходов. ➡️ ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ Reading Club — ни дня без научных прорывов 😎 @aitalenthubnews #ITMO #NapoleonIT