
体育资讯10月4日称 据 decoder 今天报道,腾讯研究人员最近用《王者荣耀》游戏作为训练平台,探索如何让AI在游戏中学会“战略性思考”,研究全新 TiG(Think in Games)框架,相关成果已发表于 Hugging Face 平台和 arXiv 期刊。
研究团队指出,目前的 AI 模型存在明显的功能鸿沟,以游戏为取向的 AI 能正常游玩但无法理解自己所做的决策,而语言模型虽然可以推理策略,但很难真正执行操作,为此他们研发了全新 TiG 框架,让模型在游戏中同步思考、行动。
团队选择以《王者荣耀》游戏作为训练范本,先使用匿名且标准化的赛事数据定义推上路、击杀暴君、守家等 40 种宏观行动,胜负回数均衡,AI 模型们必须要在每个定义好的场景下选择最佳策略,并解释其战略缘由。
具体来说,训练分为两个阶段,首先是在监督中学习,弄清楚这些策略的基本机制;随后通过奖励机制进行强化学习,如果行动正确能得 1 分,错误行动则得 0 分。
随后团队测试了多种语言模型,涵盖 Qwen2.5(7B、14B、32B)、Qwen3-14B 模型,并使用 DeepSeek-R1 大模型作为对照组;先从 DeepSeek-R1 提炼高质量训练数据,然后使用群体相对策略优化(GRPO)技术,比较不同策略之间的优劣。
最终经过 TiG 框架训练的模型不仅能制定行动计划,还能解释原因,例如 AI 会指出某个防御塔防守薄弱,是理想的进攻目标,但需要注意埋伏的敌人。模型训练后仍保持原有的文本理解、数学推理与问答能力。
最终测试结果如下:
对照组 DeepSeek-R1:决策准确率达 86.67%
Qwen3-14B:决策准确率达 90.91%,超越 DeepSeek-R1
Qwen2.5-32B :准确率从 66.67% 提升至 86.84%
Qwen2.5-14B:准确率从 53.25% 提升至 83.12%
15足球直播视频教程
绿茵场上的全民教练每当周末的哨声响起,无数目光便聚焦于那片绿茵场。足球的魅力,不仅在于职业赛场的巅峰对...
2026-01-22
2019年5月6日nba猛龙vs76人
绝杀!篮球心脏的最后一次跳动计时器上的数字冷酷地跳动着:4.2秒。多伦多猛龙与费城76人战成平局,整个赛季的重...
2026-01-22
新浪巴萨vs莱万特
新浪巴萨vs莱万特:一场技术与激情的碰撞在足球的世界里,每一次对决都是故事。当巴塞罗那与莱万特相遇,绿茵场...
2026-01-22
cba辽宁vs青岛回放
回放里的心跳:当胜负在0.3秒间定格终场哨响,记分牌定格。可真正的好戏,往往藏在CBA辽宁vs青岛回放的慢镜头里...
2026-01-22
中国vs西班牙足球赛
绿茵场上的对话:中国与西班牙足球赛的启示足球场上,每一次跨国对决都是一次文化的碰撞与技术的交流。当中国...
2026-01-22