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GARDEN: Generalist Autonomous Reward Design Through Evidence Navigation for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

Fonte: arXiv — Inteligência Artificial · 31/10/2026

arXiv:2610.37926v1 Announce Type: new Abstract: Cooperative multi-agent reinforcement learning (MARL) enables teams of agents, such as robots and autonomous vehicles, to learn coordinated behavior, but what such teams learn is largely determined by their reward function. Because task success alone provides too little guidance for learning, intermediate rewards are usually designed by hand, and thi

Fonte: arXiv — Inteligência Artificial

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