文章总结： 本文介绍北京大学在NeurIPS2025提出的HAP方法，针对传统自博弈依赖对称性假设的不足，利用对抗博弈重塑智能体课程学习路径。该研究旨在突破复杂环境下的训练瓶颈，提升智能体策略水平，为通向高水平智能提供了新的理论范式与应用前景。
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文章分类： AI安全
NeurIPS 2025 | 北京大学人工智能研究院HAP：用对抗博弈重塑智能体的课程学习路径
信息网络安全杂志
2026年1月7日 17:02
上海
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北京大学人工智能研究院
学术前沿 | HAP：用对抗博弈重塑智能体的课程学习路径
原创
[图片] 导读 回顾人工智能的发展历程，自博弈（Self-play）无疑是一座里程碑，通过智能体与自身的不断对弈，成就了AlphaGo的棋盘霸业和OpenAI Five的复杂策略涌现，长期以来被视为通向高水平智能的必经之路。然而，传统自博弈普遍依赖“对称性”假设——即博弈双方拥有…
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