[논문리뷰] Cooperation and Exploitation in LLM Policy Synthesis for Sequential Social Dilemmas기존의 다중 에이전트 강화 학습(MARL)은 Sequential Social Dilemmas (SSDs) 환경에서 credit assignment 의 어려움, non-stationarity , 그리고 방대한 joint action space 문제로 인해 효과적인 정책 학습에 한계를 보입니다.#Review#LLM Policy Synthesis#Sequential Social Dilemmas (SSDs)#Feedback Engineering#Multi-agent Environments#Cooperation#Reward Hacking#Programmatic Policies2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중