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Jogabilidade estratégica do agente de linguagem do jogo Lobisomem impulsionada pela aprendizagem por reforço

2024-07-12

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Agentes de linguagem com aprendizagem por reforço para Jogo estratégico no jogo do lobisomem
Endereço do papel:

1. Visão Geral

No campo da IA, construir agentes inteligentes com raciocínio lógico, tomada de decisões estratégicas e capacidades de comunicação humana sempre foi uma busca de longo prazo. Modelos de linguagem em larga escala (LLMs), com suas ricas reservas de conhecimento e excelentes capacidades de generalização, mostraram grande potencial de aplicação na construção de agentes inteligentes e impulsionaram uma série de avanços tecnológicos recentes. Esses agentes baseados em LLM demonstraram excelente desempenho em vários cenários, como navegação na web, videogames complexos e aplicativos da vida real. Em um ambiente multiagente, eles demonstraram a capacidade de interagir, cooperar com amostra zero e competir com oponentes semelhantes aos humanos.