廣州益美二手電腦回收公司12月5日 報道:12月1日，YouTube博主“Code Bullet”公布了一段視頻，題為“AI學習玩合成大西瓜游戲”，截至目下，該視頻曾經(jīng)吸引了105萬次觀看和9.6萬次點贊。

視頻中，他首先用編程語言模擬了游戲規(guī)則，令兩個櫻桃合成一個草莓，兩個草莓可以進一步合成葡萄，直至最終形成一個大西瓜。不僅如此，AI在面對三顆同樣水果時，不同尋常地選擇將它們?nèi)亢喜ⅲl(fā)了“水果大爆炸”，一舉獲得了250萬的高分，遠超“Code Bullet”最初設(shè)定的3000分目標。

在視頻的后半部分，博主讓196個AI同時參與游戲，放置不同數(shù)量的水果。結(jié)果出現(xiàn)，當水果數(shù)量達到150個時，一些AI開始失敗。通過對獲勝和失敗的AI表現(xiàn)進行分析，他總結(jié)出了《合成大西瓜》的一些游戲攻略，強調(diào)獲勝AI普遍會將得分更高的水果放在角落位置。這一顯露引起了觀眾的廣泛討論，對游戲AI考慮產(chǎn)生了濃厚興趣。

然而，評論區(qū)的一些網(wǎng)友指出，雖然AI在游戲中顯現(xiàn)優(yōu)良，但其工序未切磋實際游戲出格情況，舉例不同水果的重量和隨機掉落位置。這一提醒使人們意識到，即使AI在模擬環(huán)境中涌現(xiàn)出色，但在真實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)過游戲場景訓練AI的潛在益處。他之前還通過訓練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)域的廣闊也許性。這種經(jīng)過試錯學習的方法對于引導AI完成確定目標至關(guān)重要。

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