Nell'ultima versione del ML-Agents Toolkit (v0.14), è stata aggiunta una funzione di auto-play che permette di fare il training ad agenti competitivi che diventano avversari nei giochi (come nei giochi a somma zero, dove il guadagno di un agente è esattamente la perdita dell'altro agente).
Nell'articolo Training intelligent adversaries using self-play with ML-Agents, viene fornita una panoramica dell'auto-play e mostrato come questo permette un allenamento stabile ed efficace sull'ambiente demo del Soccer del Toolkit dei ML-Agents.
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