구글 딥마인드의 연구진이 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 알고리즘을 개선하기 위해 LLM(대형 언어 모델)을 활용한 새로운 접근 방식을 제안했습니다. 전통적으로 불완전 정보 게임에서의 알고리즘 설계는 수작업으로 진행되었으며, 연구자들은 직관과 시행착오를 통해 가중치 체계, 할인 규칙, 균형 해결 방법 등을 찾아왔습니다. 그러나 이번 연구에서 제안된 AlphaEvolve는 LLM 기반의 진화적 코딩 에이전트로, 스스로 알고리즘을 재작성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이 시스템은 기존의 전문가들보다 더 나은 성과를 내며, 게임 이론 알고리즘의 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.

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