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Gameplay strategico dell'agente linguistico del gioco Werewolf guidato dall'apprendimento per rinforzo

2024-07-12

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Agenti linguistici con apprendimento tramite rinforzo per Gioco strategico nel gioco del lupo mannaro
Indirizzo cartaceo:

1. Panoramica

Nel campo dell’intelligenza artificiale, la creazione di agenti intelligenti dotati di ragionamento logico, processo decisionale strategico e capacità di comunicazione umana è sempre stata un obiettivo a lungo termine. I modelli linguistici su larga scala (LLM), con le loro ricche riserve di conoscenza ed eccellenti capacità di generalizzazione, hanno mostrato un grande potenziale applicativo nella costruzione di agenti intelligenti e hanno portato a una serie di recenti scoperte tecnologiche. Questi agenti basati su LLM hanno dimostrato prestazioni eccellenti in molteplici scenari come la navigazione sul Web, videogiochi complessi e applicazioni della vita reale. In un ambiente multi-agente, hanno dimostrato la capacità di interagire, cooperare a campione zero e competere con avversari simili agli umani.