中国人工智能量化研究院发布MAA算法，开启多智能体对抗训练新纪元

（原标题：中国人工智能量化研究院发布MAA算法，开启多智能体对抗训练新纪元）

近日,中国人工智能量化研究院(以下简称"研究院")在人工智能领域再次做出一项重大技术突破——多智能体对抗(MAA,Multi-Agent Adversarial)算法。这一突破性技术有望重塑人工智能训练范式,为金融量化、智能决策等领域带来革命性变革。

中国人工智能量化研究院:AI与金融量化的智囊团

中国人工智能量化研究院是专注于人工智能技术在金融量化分析中应用与研究的权威机构,团队成员来自于卡耐基梅隆大学、帝国理工学院、加州大学、清华大学、复旦大学、同济大学等全球各大知名院校。

此前,研究院AI团队开发的“群组交叉对抗”(GCA)架构已在金融预测任务中展现出卓越性能。如今,研究院再次创新,提出多智能体对抗(MAA)算法,进一步推动多智能体协同训练技术的发展。

研究院院长乔烨表示,MAA的创新在于将对抗学习与多智能体架构深度融合,实现了智能体之间的自优化与协同进化,这将是AI训练方法论的一次重要升级。同济大学的牛童指出,MAA为金融领域问题的解决带来了新的观察框架,丰富了传统金融建模的理论体系,也为未来一些金融理论在现实中落地提供工具保障。

MAA的核心思想:赛马模式下的智能体对抗学习

MAA的核心灵感来源于多智能体系统的“竞争-合作”机制。与传统的生成对抗网络(GAN)不同,MAA将多个生成器和判别器分别组成生成器组和判别器组,形成多智能体对抗环境。系统通过独特的“赛马模式”进行动态优化,具体包括以下关键机制:

1.组内对抗:各组内的生成器与判别器进行高强度对抗训练,直至达到组内均衡。

2.组间对抗:各组选拔出最强生成器(G)和最强判别器(D),进行巅峰对决,推动全局性能提升。

3.知识蒸馏:组内较弱模型向最强模型(G和D)学习,实现知识对齐与能力跃迁。

4.循环优化:重复上述步骤,直至系统整体性能收敛,形成高效、稳定的智能体协同网络。

英国帝国理工学院的陈程表示,基于MAA方法实现的多周期群组交叉和多因子群的信息素传递方法,使得单一智能体能够集中关注特定局部信号从而提高表征能力,并有效地通过自适应策略进行协同建模。

技术优势:更快收敛,更强泛化

MAA的独特设计使其具备显著优势:

1.动态均衡:通过组内和组间对抗,系统能更快达到纳什均衡,避免传统GAN的模式崩溃问题。

2.高效训练:新加入的智能体可快速融入“赛马场”,通过对抗与蒸馏迅速提升能力。

3.可扩展性:适用于多模态生成、强化学习、自动驾驶等复杂任务,为AI系统的大规模协同训练提供新范式。

应用前景广阔,推动AI技术革新

MAA框架在时序预测、图像生成等领域已展现出巨大潜力。其“赛马模式”不仅能提升单一模型的性能,还能促进多智能体之间的知识共享,为下一代分布式AI系统奠定基础。

加州大学圣地亚哥分校的张灏翔表示,基于MAA方法实现的多智能体对抗协作环境,在金融时序预测上展现的性能表现,未来在其他更多的智能体应用领域有广阔的潜能。

未来,随着MAA框架的进一步完善,它有望成为复杂AI系统训练的核心技术之一,推动人工智能向更智能、更高效的方向发展。