Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) 분야에서 진보는 인간 직관에 의해 장기간 방해를 받아왔다. 연구자들은 CFR 및 PSRO와 같은 알고리즘을 수동으로 세밀하게 조정해왔으며, 대규모의 업데이트 규칙 조합 공간을 시행착오를 통해 탐색해왔다. 그러나 구글 딥마인드 연구팀은 이러한 패러다임을 변화시켜 새로운 방향을 제시했다. 이들은 의미론적 진화를 적용하여 CFR 및 PSRO의 비직관적인 VAD-CFR 및 SHOR-PSRO 변형을 만들어 우수한 알고리즘 수렴을 이룩했다.

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