策略游戏自博弈」共找到 1213 篇相关文章

新闻资讯8

中美科技博弈下的生存法则

中美科技博弈围绕原创型创新、应用型创新、技术自主与安全、全球影响力构建四大维度展开。中国在部分领域实现局部反超,应用创新优势明显,但在科学前沿仍需追赶。文章还探讨了半导体、能源资源等方面的挑战与策略

芯师爷
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AGI 路线图第二阶段:游戏即模型训练|AGIX PM Notes

文章围绕AGI展开,介绍AGI路线图第二阶段“游戏即训练”,指出游戏是训练agent的理想环境;还提及Dreamer系列研究进展。同时涵盖本周市场动态、多家公司AI动态及ETF复制指数的方法、优劣和影响。

海外独角兽
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游戏研发中的 AI 转型:网易多 Agent 系统与知识工程实践

本文整理自网易游戏高级技术经理林香鑫分享,介绍大模型在游戏研发落地实践。团队用代码知识谱图、多 agent RAG 召回等技术打造超级助手,在多业务场景落地,推动内部 AI 生成代码覆盖率提升。

InfoQ
产品应用8

没想到 50 岁了我开始手搓小游戏:灵光闪现

作者池建强分享AI领域“生成涌现”现象,以Gemini 3.0演示为例,又介绍蚂蚁集团的灵光App,其闪游戏功能让普通用户用一句话生成小游戏,能修改迭代,体现AI构建系统能力,创作平权或到来。

MacTalk
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从混沌到可控:企业应用中AI Agent不确定性控制的 10 种策略

大语言模型输出的不确定性限制了AI智能体在企业场景的应用,本文总结控制生成式AI Agent不确定性的常见策略,涉及技术、应用设计、管理与治理层面,还推荐了相关作品。

AI大模型应用实践
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图解Vllm V1系列5:调度器策略(Scheduler)

本文是图解Vllm V1系列5,聚焦调度器策略。先回顾vllm v1整体运作流程,接着阐述调度 - 推理的整体流程,包括将请求添加进Scheduler、Scheduler单步调度策略等,还对比了不同场景下的函数及调度逻辑。

GiantPandaLLM
产品应用8

揭秘!腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景

腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0,利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流,结合高质量数据集,经模型微调、视觉解析等步骤生成场景,经评估效果良好,为AI生成三维信息提供新路径。

腾讯技术工程
算法论文8

SPIRAL:零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」

新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL,让模型在零和游戏自对弈强化推理,摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学,还开发系统保障训练,虽有局限但为 AI 发展指明方向。

机器之心
新闻资讯7

马斯克xAI正式入局世界模型,目标:明年搞出个AI生成的大游戏

马斯克的xAI入局世界模型开发,对手是Meta和谷歌等。其从英伟达挖专家,目标是开发先进AI系统,还计划明年底前发布AI生成游戏。不过构建世界模型挑战大,游戏行业有人对此谨慎。

AI寒武纪
算法论文8

总成本降低30倍,告别昂贵后训练,在线策略蒸馏敲开大模型后训练的未来

明星公司Thinking Machines由前OpenAI首席技术官联合创立,其研究团队提出在线策略蒸馏的LLM后训练方法。该方法结合在线策略训练与蒸馏优势,解决后训练两难困境,成本降30倍,还为持续学习和个性化打开新大门。

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