【ITBEAR】9月23日消息，阿里巴巴的研究團隊近日公布了一項令人矚目的研究成果：他們成功開發(fā)出一個基于大模型的VARP智能體框架，該框架能讓AI以視覺方式理解并操作游戲，且在《黑神話·悟空》中展現(xiàn)出了超越人類玩家的實力。
據(jù)ITBEAR了解，這項研究的核心在于VARP框架的獨特設計。它不同于傳統(tǒng)的強化學習方法，而是直接將游戲截圖作為輸入，通過視覺語言模型進行推理，生成Python代碼形式的動作指令來操作游戲。這種方法的創(chuàng)新之處在于，它顯著減少了所需的數(shù)據(jù)量，僅依靠1000條有效數(shù)據(jù)就實現(xiàn)了令人印象深刻的游戲操作水平。
在研究過程中，阿里巴巴的團隊定義了12個與《黑神話·悟空》相關的任務，其中75%與戰(zhàn)斗有關。他們構建了一個包含鍵鼠操作和游戲截圖的人類操作數(shù)據(jù)集，并以此為基礎訓練了VARP智能體。該智能體在90%的簡單和中等水平戰(zhàn)斗場景中取得了勝利，甚至在面對某些精英怪時，其勝率已經(jīng)超過了人類玩家。
值得一提的是，VARP框架還包含了三個庫：情景庫、動作庫和人工引導庫。這些庫存儲了智能體的自我學習和人類指導的內(nèi)容，使其能夠進行高效的檢索和更新。這種設計不僅提升了AI的學習效率，還為其在面對復雜任務時提供了更多的靈活性。
盡管VARP智能體在游戲操作中取得了顯著的成果，但研究團隊也指出了其存在的局限性。例如，由于視覺語言模型的推理速度限制，AI無法實時處理每一幀畫面，這可能導致其在某些情況下錯過關鍵信息。此外，在沒有人類引導的情況下，智能體可能無法自行找到正確的游戲路線。
阿里巴巴的這項研究無疑為AI在游戲領域的應用開辟了新的道路。它不僅展示了AI在理解和操作復雜游戲方面的巨大潛力，還為未來的游戲開發(fā)和AI技術研究提供了有價值的參考。
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