मेटा-एजेंट्स का प्रशिक्षण
mēṭā-ējēṇṭs kā praśikṣaṇ一种机器学习方法，通过训练多个智能体（代理）来优化复杂环境中的决策能力，使其能够适应并改进自身策略。
मेटा-एजेंट्स का प्रशिक्षण रोबोटिक्स और स्वायत्त系统 में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
元智能体训练在机器人学和自主系统中被广泛应用。
कंप्यूटर विज्ञान में, मेटा-एजेंट्स का प्रशिक्षण एल्गोरिदम को वास्तविक दुनिया की अनिश्चितताओं से निपटने में सक्षम बनाता है।
在计算机科学中，元智能体训练使算法能够应对现实世界的不确定性。
该术语源于强化学习与多智能体系统理论，常见于AI研究文献中。
相关短语
💡专业提示
记忆技巧
将"मेटा-एजेंट्स"拆分为"meta-"（超越）+ "agents"（智能体）+ "प्रशिक्षण"（训练），理解为"超越传统智能体的训练方法"。
⚡黄金法则
区分概念
元智能体训练（meta-agent training）≠ 多智能体训练（multi-agent training）。前者强调智能体学习学习过程，后者仅指多个智能体共同训练。
📖词源
该术语由英语"meta-agents"（元智能体）与"प्रशिक्षण"（训练）组合而成。"meta-"表示"超越"或"高阶"，指智能体能够学习学习过程本身；"agents"指代计算机科学中的智能体（能够感知环境并采取行动的实体）；"प्रशिक्षण"对应机器学习中的训练过程。
📝用法说明
该术语在AI研究领域常用于描述强化学习中的高阶训练范式，如"Meta-Reinforcement Learning"（元强化学习）。初学者应注意区分其与传统单智能体训练（single-agent training）的差异。