arXiv 提出认知约束伙伴训练框架提升零样本协作
原文标题：Cognitively Constrained Partners for Zero-Shot Coordination in Real-Time Partitioned Control
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论文提出以「认知约束伙伴」训练人机协作智能体的框架，模拟伙伴的多样性来自基于人类生理文献的程序化约束（反应延迟与感知局限），而非奖励塑形或历史检查点。在改造版 Lunar Lander 环境中，这类伙伴比无约束智能体更像真人，训练出的智能体达到最强交叉对局基线，且性能不依赖训练伙伴的生成方式。作者还设计了人类被试研究以检验交叉对局评估的预测力。
- 问题
- 纯模拟训练的人机协作智能体过拟合人工约定，零样本协作表现差。
- 方法
- 用基于人类生理文献的程序化约束（反应延迟、感知局限）生成多样化伙伴，而非奖励塑形或历史检查点。
- 结果
- 改造版 Lunar Lander 中匹配最强交叉对局基线，且性能不依赖训练伙伴生成方式；未给出量化数值。
- 影响
- 为协作智能体训练提供低成本拟人伙伴方案，但仅限玩具环境，落地前需验证。
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