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100 万步，，，，，，，，测试时还会换 5 个差别目的，，，，，，，，并用 5 个随机种子重复验证，，，，，，，，也就是不但看一次效果，，，，，，，，而是看它在差别条件下是不是都能稳固体现。。。。。。操作使命也一样，，，，，，，，训练步数划分是 1.5 万和 3.88 万，，，，，，，，测试时还用了 100 个随机种子。。。。。。这样做的目的很明确，，，，，，，，就是只管阻止某一次训练恰巧体现好，，，，，，，，确保最后看到的效果是稳固的，，，，，，，，而不是无意的。。。。。。在使命安排上，，，，，，，，研究职员也不是随便选几个场景，，，，，，，，而是居心把难度一点点往上加。。。。。。运动使命从较简朴的迷宫最先，，，，，，，，逐渐增添到更重大的迷宫，，，，，，，，最后再加入随机传送这样的高难度设置。。。。。。操作使命则从需要同时配合的同步使命，，，，，，，，生长到需要考究先后顺序的异步使命。。。。。。这样设计，，，，，，，，着实是想更系统地视察模子在差别重漂后下的体现，，，，，，，，不但是看它能不可完成使命，，，，，，，，更想看它在使命越来越难时，，，，，，，，是否还具备泛化能力、恒久妄想能力和协作能力。。。。。。雷峰网换句话说，，，，，，，，研究团队想测试的不是模子会不会做一道题，，，，，，，，而是问题一旦变难，，，，，，，，它还能不可继续做下去。。。。。。研究职员还专门剖析了，，，，，，，，为什么 CTDE 这种看上去信息更多的要领，，，，，，，，最后反而体现欠好。。。。。。按直觉来说，，，，，，，，既然它在训练时能看到更多全局信息，，，，，，，，效果似乎应该更好，，，，，，，，但问题恰恰也出在这里。。。。。。由于它看到的工具太多了，，，，，，，，全局状态实质上就是把所有智能体的状态都拼在一起，，，，，，，，这会让问题一下子变得很是大、很是重大，，，，，，，，模子需要同时处置惩罚的内容也会迅速增添。。。。。。除此之外，，，，，，，，CTDE 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百度允许：如遇虚伪诓骗，，，，，，，，助您****(责编：陈奕裕、邓伟翔)

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