GPT-4o能玩《黑神話》！精英怪勝率超人類，無強化學習純大模型方案

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原標題：GPT-4o能玩《黑神話》！精英怪勝率超人類，無強化學習純大模型方案
關鍵字：動作,人類,操作,智能,數據
文章來源：量子位
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小明發自凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAIAI玩黑神話，第一個精英怪牯護院輕松拿捏啊。
有方向感，視角也沒有問題。
躲閃劈棍很絲滑。
甚至在打鴉香客和牯護院時，AI的勝率已經超過人類。
而且是完全使用大模型玩，沒有使用強化學習。
阿里巴巴的研究人員們提出了一個新型VARP（視覺動作角色扮演）智能體框架。
它能直接將游戲截圖作為輸入，通過視覺語言模型推理，最終生成Python代碼形式的動作，以此來操作游戲。
以玩《黑神話·悟空》為例，該智能體在90%簡單和中等水平戰斗場景中取勝。
GPT-4o、Claude 3.5都來迎戰研究人員以《黑神話·悟空》為研究平臺，一共定義了12個任務，75%與戰斗有關。
他們構建了一個人類操作數據集，包含鍵鼠操作和游戲截圖，一共1000條有效數據。
每個操作都是由原子命令的各種組合組成的序列。原子命令包括輕攻、閃避、重攻擊、回血等。然后，他們提出了VARP智能體框架。
主要包含動作規劃系統和人類引導軌跡系統。
其中動作規劃系統由情境庫、動作庫和人類引導庫組成，利用 VLMs 進行動作推理和生成，引入分解特定任務的輔助模塊和自我優化的動作生成模塊。
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