强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为AI领域的重要分支，近年来在深度学习与多智能体系统结合后取得了突破性进展。以下是一些值得参考的前沿论文：

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  1. 《Deep Reinforcement Learning: An Overview》

    • 作者：Yisong Yue, et al.
    • 摘要：系统性梳理深度强化学习的核心算法与应用场景，涵盖DQN、PPO等经典框架。
    • 📎 扩展阅读

  2. 《Multi-Agent Reinforcement Learning in Cooperative Tasks》

    • 作者：Xuezheng Yu, et al.
    • 摘要：探讨多智能体协作中的通信机制与策略优化，适合研究复杂环境下的AI交互。
    • 📎 技术解析

  3. 《Reinforcement Learning for Autonomous Driving》

    • 作者：Zhang Wei, et al.
    • 摘要：分析强化学习在自动驾驶决策系统中的实际部署与挑战。
    • 📎 案例研究

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