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据了解，微软亚洲研究院针对麻将的特点与难点尝试了一系列基于强化学习的新算法，比如，为了应对巨大的状态空间，研究团队引入了全新的机制对探索过程的多样性进行动态调控，让Suphx可以比传统算法更加充分地试探牌局状态的不同可能;另一方面，一旦某一轮的底牌给定，其状态子空间会大幅缩小;所以研究团队让Suphx在推理阶段根据本轮的牌局来动态调整策略，对缩小了的状态子空间进行更有针对性的探索，从而更好地根据本轮牌局的演进做出自适应的决策。
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