Zaznacz stronę
Skalowanie AI w grach: uczenie agentów w wirtualnych światach

Skalowanie AI w grach: uczenie agentów w wirtualnych światach

Badacze przeanalizowali, czy skalowanie danych i modeli językowych (0.8B–27B parametrów) poprawia uczenie agentów AI w różnorodnych wirtualnych środowiskach gier. Wyniki obejmują 120 konfiguracji treningowych z różnymi budżetami danych i mieszankami światów...
IGMWorld: benchmark do edycji światów gier przez modele AI

IGMWorld: benchmark do edycji światów gier przez modele AI

Badacze wprowadzają koncepcję 'edycji świata' jako interwencji w istniejące środowiska wykonywalne i prezentują benchmark IGMBench z 110 zadaniami w Minecrafcie i Terrarii, oceniający zdolność modeli AI do modyfikowania właściwości, bytów i dynamiki...