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摘要
麻将及其不同变体的规则复杂，构建高水平的麻将博弈AI (artificial intelligence)算法及其测试环境等面临巨大挑战。本文分析了麻将博弈的相关研究文献，梳理出基于知识和基于数据的两大类麻将AI构建方法，分析了每种类型的构建方法的优势和局限性，重点分析了Suphx构建方法。指出了麻将AI构建面临的问题和挑战；提出将经验回放、分层强化学习、好奇心模型、对手模型、元学习、迁移学习、课程学习等应用到麻将博弈AI算法优化中，构建多元化的麻将AI评估指标、通用对抗平台和高质量的数据集等未来的研究重点。
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