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从长远视角审视，The training solver uses a dynamic annealing schedule across outer PSRO cycles. The blending factor λ decreases from 0.3 to 0.05 (moving from greedy exploitation to equilibrium search), the diversity bonus falls from 0.05 to 0.001 (allowing early exploration and later refinement), and the softmax temperature declines from 0.5 to 0.01. The number of internal solver steps also grows with population size. The training solver outputs the time-averaged strategy across internal steps for stability.
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