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与传统方法不同,麻省理工学院团队尝试开发一种新的方法,先训练少量智能体安全运行,然后让这种安全策略能有效扩展到系统中的所有智能体。更关键的是,这种方法不再为单个智能体规划具体路径,而是让它们能够持续‘绘制’自己的安全边界(即一旦超出就可能不安全的区域边界)。这样一来,智能体只要始终处于安全边界范围内,就可以选择任意路径完成任务。


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