近日，TopBots 整理了 10 篇该平台认为在 2019 年度能够代表强化学习最新研究趋势的论文，这些论文论文探索了多个主体的互动，非政策学习和更有效的探索。以下是论文列表：如何在强化学习中结合树型搜索方法；社会影响力作为多智能体深度强化学习的内在动机；通过概率上下文变量进行有效的非政策性元强化学习；政策证书：迈向负责任的强化学习；分布式强化学习，实现高效勘探；通过乐观的演员批评更好地探索；指导性元政策搜索；使用对数映射在强化学习中启用较低的折扣因子；多代理自动课程中的紧急工具使用；用机器人手解决魔方。