强化学习（RL）提供了一个在明确目标下进行序列决策的框架。在经典形式中，RL研究智能体如何在动态环境中行动以最大化长期奖励。
在更复杂的环境中，问题超出了单一智能体和固定环境的范围：智能行为可能需要战略互动、对不确定性的适应以及对高维世界的推理。
本论文从两个视角研究RL：游戏中的算法和基础模型时代的RL。第一部分重点关注游戏中的多智能体RL。它考察了激励、策略和均衡概念在竞争和一般收益环境中的相互作用，涵盖了两人零和游戏、大规模视频游戏以及具有一般结构的多玩家环境。
这些研究探讨了在多智能体系统中的学习及RL方法在互动环境中的表现。
第二部分研究基于生成模型和基础模型的RL，受到先验知识可以丰富序列决策的理念的驱动。预训练的生成模型和学习的世界模型作为规划、控制和策略优化的表示工具和结构先验。
论文开发了基于扩散的世界模型，研究了用于高效视频生成的RL，探索了作为策略类的生成模型，并研究了互动视频世界模型，其中行动影响未来观察结果。它还通过具有记忆的架构解决了长时间建模的问题。
这些贡献共同呈现了RL作为复杂序列领域中目标驱动适应的统一视图。从战略游戏到生成世界模型，论文强调了RL如何将决策、环境建模和新兴基础模型能力连接起来，为智能行为背后的原则提供了更广泛的视角。
博主点评： 本文深入探讨了强化学习在多智能体系统及基础模型中的应用，展示了其在动态环境下适应与决策的能力，尤其是生成模型的引入为复杂问题提供了新的解决思路。