在实验中，研究者发现在特定的回报和学习策略这二者之间存在高度相关性，计划在未来深入调查二者关系，并研究策略是如何通过智能体间的网络沟通的。此外，当游戏双方都是深度多智能体模型时，探索一下它们之间的纳什均衡也很有趣。

　　论文下载：https://arxiv.org/abs/1703.10069

GymStarcraft是阿里巴巴最新开源的用于研究星际AI的工具，Github地址：https://github.com/alibaba/gym-starcraft

　　在Gym StarCraft中，AI和强化学习研究者可以非常方便地使用Python语言来进行深度强化学习智能Agent的开发，它底层完成了对TorchCraft和OpenAI Gym的封装，支持基于TensorFlow和Keras等主流算法框架进行开发，仅需几十行代码即可完成一个基本的智能Agent的开发。同时，便于评测智能Agent的有效性，Gym StarCraft正在被集成在OpenAI Gym这一主流的强化学习AI评测平台中，支持世界各地的星际AI研究者基于它去进行公平、快捷的效果评估，为广大开发者提供了一个人工智能的开放协作研究平台。对于强化学习的普及和推广起着关键性作用。

　　3月27日，新智元开源·生态AI技术峰会暨新智元2017创业大赛颁奖盛典隆重召开，包括“BAT”在内的中国主流 AI 公司、600多名行业精英齐聚，共同为2017中国人工智能的发展画上了浓墨重彩的一笔。

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