課程策略

深度分析

以固定專家基準驗證 Gin Rummy 強化學習：信任區域、獎勵塑形與模型容量之影響

研究以固定專家作基準，評估輕量級GinRummy代理人的訓練要素，發現信任區域更新、先擊打獎勵與遞增對手課程等提升效能，最佳模型對專家勝率約34%，同時證實模型容量非瓶頸，資訊缺失限制上限。此結論亦在LeducHold’em上驗證，顯示方法具遊戲無關性，可作為小模型卡牌遊戲AI研發的基準。