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大型语言模型与视频游戏：初步范围评估
基于近年来大型语言模型 (LLMs) 在游戏设计、开发和研究中的潜力，本文针对与游戏相关的 LLM 的最新研究进行了初步调研，总结了 2022 年至 2024 年初间与 LLMs 和视频游戏相关的 76 篇论文，主要关注游戏人工智能、游戏开
PDF4 months ago
在模仿学习中借助数据增强提高游戏智能的泛化能力
通过数据增加方法改进了模仿学习代理在游戏人工智能中的泛化能力，取得了令人满意的结果。
PDF9 months ago
PyTAG：桌面游戏中强化学习的挑战与机遇
近年来，游戏人工智能研究在使用强化学习方面取得了重要突破，然而现代桌面游戏的强化学习领域却鲜有关注，尽管相较于电子游戏，桌面游戏提供了一系列独特的挑战。为填补这一空白，我们引入了 PyTAG，一个用于与 Tabletop Games 框架（
PDFa year ago
游戏 AI 中高效地面车辆路径跟随
这篇短文介绍了一种适用于游戏 AI 的地面车辆的高效路径跟踪解决方案。我们的重点是通过调整已有技术，设计简单的解决方案，并且可以轻松调节参数以实现高效的路径跟踪。我们的方案特别关注计算目标速度，利用二次贝塞尔曲线来估计路径曲率。通过在一款第
PDFa year ago
幕后情节绘制：走向可学习的游戏引擎
该论文提出了一种基于单目标注视频训练神经模型的框架，创造了一个可学习的游戏引擎，通过对游戏中的场景、物体和角色的建模，实现了高质量环境的渲染，并且利用语料库的大量文本训练的游戏 AI，使得玩家可以通过设定高低级别的动作顺序，进行高级控制和指
PDFa year ago
Lamarckian Platform：推动进化强化学习边界走向异步商业游戏
本文介绍了 Lamarckian 平台，该平台支持分布式计算和异步进化强化学习，并在 Google 足球游戏和乒乓游戏上进行了基准测试，表明 Lamarckian 平台在采样效率和训练速度方面具有优势，同时提供了两个应用示例：生成行为多样化
PDF2 years ago
内心的乐观主义者：为什么研究游戏人工智能？（扩展版）
本文调查了当代游戏人工智能研究的动因，通过分析各种出版物、研究者以及影响他们的机构来识别一些外部因素和容易被忽略的制度化行为对于该领域造成的负面影响，并提出了社区应该如何开始解决这些问题，重新肯定我们自己是该领域的主要推动力。
PDF2 years ago
强化学习教材
本教科书涵盖了现代深度强化学习算法所依据的原则，这些算法在许多领域中取得了突破性成果，从游戏人工智能到机器人技术。所有必要的理论均使用统一的符号进行解释并进行证明，强调了不同类型算法之间的区别以及它们构建方式的原因。
PDF2 years ago
深度强化学习掌握麻将
利用深度强化学习，包括全局奖励预测、指导预测和运行时策略自适应等新技术设计了名为 Suphx 的 AI 麻将程序，并在性能上超过了大多数顶尖的人类玩家，在 Tenhou 平台上被评为超过 99.99% 的所有官方排名人类玩家，标志着计算机程
PDF4 years ago
MOBA 游戏智能的分层宏观策略模型
本研究提出了一种新的基于学习的分层宏观策略模型，用于掌握 MOBA 游戏，包括实现宏观策略决策和微观水平执行，每个代理人可以独立做出策略决策，并通过模拟跨代理人通信机制与盟友进行通信。在评估中，我们的 5 个 AI 团队在一种流行的 5v5
PDF6 years ago
VGLC：电子游戏关卡语料库
这篇论文介绍了如何利用机器学习技术，对游戏关卡进行自动生成，为此提供了便于处理的游戏关卡数据集。
PDF8 years ago