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10月13日晚 7:30-8:30

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★ 嘉宾简介 ★

杜雅丽：

伦敦大学国王学院助理教授。此前为伦敦大学学院多智能体学习团队研究员，并于2019年获悉尼科技大学博士学位。主要研究兴趣为机器学习、强化学习及其在游戏AI、推荐检索和传统控制问题中的应用。目前主要从事多智能体系统相关的学习和优化问题的研究，包括多智能体策略学习、通信、信用分配、策略评估等。相关研究成果已广泛发表在ICML、NeurIPS、IJCAI、IEEE TCYB等刊物。

分享内容：

面向人类和多智能策略的评估

报告简介：

评估对于推动机器学习问题的进展至关重要，例如计算机视觉中的 ImageNet、强化学习中的 Atari 游戏和自然语言处理中的 SuperGlue。然而，与开发算法相比，算法评估很少受到关注。虽然多样化的基准任务甚至对抗性攻击给了研究人员大量的选择，但在提出新算法时，挑选结果的可能性也在增加。因此，设计一个健康的评估套件至关重要，需要付出更多努力。

在本次分享中，嘉宾将介绍人类玩家评估的起源、著名评估算法（包括 Elo、TrueSkill、mElo2k、α-rank）、其团队最近在多智能体评估方面的工作以及未来可能的研究方向。

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