廣州益夫廢舊電纜線回收公司12月5日 訊息:12月1日，YouTube博主“Code Bullet”發(fā)布了一段視頻，題為“AI學(xué)習(xí)玩合成大西瓜游戲”，截至如今，該視頻已經(jīng)吸引了105萬次觀看和9.6萬次點(diǎn)贊。

視頻中，他首先用編程語言模擬了游戲規(guī)則，令兩個(gè)櫻桃合成一個(gè)草莓，兩個(gè)草莓允許進(jìn)一步合成葡萄，直至最終形成一個(gè)大西瓜。不僅如此，AI在面對三顆相似水果時(shí)，不同尋常地選擇將它們?nèi)亢喜?，引起了“水果大爆炸”，一舉獲得了250萬的高分，遠(yuǎn)超“Code Bullet”最初設(shè)定的3000分目標(biāo)。

在視頻的后半部分，博主讓196個(gè)AI同時(shí)參與游戲，放置不同數(shù)量的水果。結(jié)果出現(xiàn)，當(dāng)水果數(shù)量達(dá)到150個(gè)時(shí)，一些AI開始失敗。經(jīng)過對獲勝和失敗的AI顯現(xiàn)進(jìn)行分析，他總結(jié)出了《合成大西瓜》的一些游戲攻略，強(qiáng)調(diào)獲勝AI每天會將得分更高的水果放在角落位置。這一呈現(xiàn)激發(fā)了觀眾的廣泛討論，對游戲AI琢磨產(chǎn)生了濃厚興趣。

然而，評論區(qū)的一些網(wǎng)友指出，雖然AI在游戲中展示杰出，但其工序未推敲實(shí)際游戲奇特情況，舉例不同水果的重量和隨機(jī)掉落位置。這一提醒使人們意識到，雖說AI在模擬環(huán)境中發(fā)現(xiàn)出色，但在真實(shí)場景中仍存在局限性。

此外，“Code Bullet”以《合成大西瓜》為例，突顯了經(jīng)過游戲場景訓(xùn)練AI的潛在益處。他之前還通過訓(xùn)練AI玩神奇寶貝和模擬斯坦福小鎮(zhèn)等場景，揭示了Generative Agents在游戲領(lǐng)域的廣闊可能性。這種通過試錯(cuò)學(xué)習(xí)的方法對于引導(dǎo)AI實(shí)現(xiàn)必定目標(biāo)至關(guān)緊要。

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