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Mahjax: A GPU-Accelerated Mahjong Simulator for Reinforcement Learning in JAX

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arXiv:2605.20577v1 Announce Type: new Abstract: Riichi Mahjong is a multi-player, imperfect-information game characterized by stochasticity and high-dimensional state spaces. These attributes present a unique combination of challenges that mirror complex real-world decision-making problems in reinforcement learning. While prior research has heavily relied on supervised learning from human play logs to pre-train the p

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Sujet: Mahjax: A GPU-Accelerated Mahjong Simulator for Reinforcement Learning in JAX
Site source: arxiv.org
Date de publication à la source: 2026-05-22
Date de collecte sur DzCademia: 2026-05-22

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Conseils et exercices DzCademia, distincts du résumé et des exigences de la source. Aide structurée avec assistance automatisée ; elle ne vaut ni validation scientifique ni promesse de sélection. Source consultée le 2026-10-28.

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