选自DeepMind博客机器之心编译参与：蛋酱、杜伟近日，DeepMind发布了一种新型分布式强化学习框架「Acme」，通过促使AI驱动的智能体在不同规模的环境中运行，该框架可以简化强化学习算法开发进程。此外，与先前方法相比，研究人员可以使用该框架创建并行性更强的智能体。近年来，在深度学习技术和算力提升的双重加持下，强化学习已经在众多复杂的AI挑战中取得了辉煌战绩。无论是象棋、围棋、麻将，还是王者荣耀以及各类雅达利经典游戏，强化学习的表现都足以令人叹服。但深度强化学习在带来开创性进展的同时，也带来了一些「挑战」：这些进步常常以底层强化学习算法的规模及复杂性为代价，复杂性的增加反过来又使得已公开的强化学习算法或者idea变得难以复现。为了解决强化学习算法由单进程原型到分布式系统扩展过程中智能体的重新部署问题，DeepMind推出了一种新的分布式强化学习框架「Acme」。目前，由研究者和工程人员共同完成的论文也已正式公布。项目
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