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一方面要处置惩罚整体使命的全局目的，，，，，，另一方面又要让每个智能体凭证自己的局部目的去行动。。。。。这样就容易泛起两套目的之间对不上的情形，，，，，，也就是模子的一部分在学整体偏向，，，，，，另一部分却在学局部细节，，，，，，最后很难配合到一起。。。。。以是，，，，，，CTDE 的问题并不是信息不敷，，，，，，而是信息太多、结构太重大，，，，，，最后让训练变得不稳固。。。。。外貌上看，，，，，，它像是在帮模子看到更完整的全局；；；；；但现实上，，，，，，正是这种特另外重大性，，，，，，让它在使命一变难时更容易失效。。。。。从要领到问题实质从实验意义来看，，，，，，研究团队最主要的孝顺，，，，，，不但是提出了一套新要领，，，，，，而是更清晰地展现了 Offline MARL 为什么一直很难真正做好。。。。。研究效果说明，，，，，，问题的焦点并不但是模子能力强不强，，，，，，而是在训练历程中保存两个更基础的障碍。。。。。第一个障碍是学习信号太弱，，，，，，由于 reward 很希罕，，，，，，模子在大大都时间得不到明确反�。。。。。�，，，，，Q- function 很难稳固收敛，，，，，，以是许多要领纵然训练良久，，，，，，效果仍然很差。。。。。第二个障碍是责任分派问题，，，，，，也就是在多智能体协作中，，，，，，很难判断究竟是哪一个 agent 对最后的乐成起了要害作用。。。。。一旦这个孝顺关系分不清，，，，，，梯度更新就容易蜕化，，，，，，最后就会泛起协作失败。。。。。研究的价值就在于，，，，，，它把多智能体离线强化学习最深层的难题点明确指出来了。。。。。研究团队还说明晰 goal-conditioned 真正有用的缘故原由。。。。。它的作用并不但是给模子多加一个目的输入，，，，，，而是改变了整个学习方法。。。。。原来模子主要依赖 reward 来判断行为优劣，，，，，，这种信号很少，，，，，，也不稳固。。。。。加入目的之后，，，，，，每个 state 都能和某个 goal 联系起来，，，，，，学习信号就显着变多了，，，，，，模子也更容易知道自己应该往什么偏向调解。。。。。这样一来，，，，，，强化学习就不再只是盲目地追逐奖励，，，，，，而更像是在学习怎样从目今位置抵达目的位置。。。。。这种形式比纯粹依赖 reward

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