有人喜欢插手bp?爆冷不敌NIP后xiaohu群访中疑似透露队内BP意见不统一
Tabe教练:今天对阵TES的比赛,能够带给我们很多积极的部分
对隔夜食物异常敏锐?Kanavi质疑香蕉隔夜引网友热议:这辈子不会再吃剩饭
蔚蓝边际发布TES新单曲《二十二》 歌词“九年义无叫钰白白浪费”疑遭举报
下场对阵BLG,ZUIAN:希望扛住Bin的进攻,他对线特别厉害
朱开详细分析LPL现状:BLG TES IG都是好的 AL太瓦了JDG怵在中间

体育资讯10月4日讯 据 decoder 今天报道,腾讯研究人员最近用《王者荣耀》游戏作为训练平台,探索如何让AI在游戏中学会“战略性思考”,研究全新 TiG(Think in Games)框架,相关成果已发表于 Hugging Face 平台和 arXiv 期刊。
研究团队指出,目前的 AI 模型存在明显的功能鸿沟,以游戏为取向的 AI 能正常游玩但无法理解自己所做的决策,而语言模型虽然可以推理策略,但很难真正执行操作,为此他们研发了全新 TiG 框架,让模型在游戏中同步思考、行动。
团队选择以《王者荣耀》游戏作为训练范本,先使用匿名且标准化的赛事数据定义推上路、击杀暴君、守家等 40 种宏观行动,胜负回数均衡,AI 模型们必须要在每个定义好的场景下选择最佳策略,并解释其战略缘由。
具体来说,训练分为两个阶段,首先是在监督中学习,弄清楚这些策略的基本机制;随后通过奖励机制进行强化学习,如果行动正确能得 1 分,错误行动则得 0 分。
随后团队测试了多种语言模型,涵盖 Qwen2.5(7B、14B、32B)、Qwen3-14B 模型,并使用 DeepSeek-R1 大模型作为对照组;先从 DeepSeek-R1 提炼高质量训练数据,然后使用群体相对策略优化(GRPO)技术,比较不同策略之间的优劣。
最终经过 TiG 框架训练的模型不仅能制定行动计划,还能解释原因,例如 AI 会指出某个防御塔防守薄弱,是理想的进攻目标,但需要注意埋伏的敌人。模型训练后仍保持原有的文本理解、数学推理与问答能力。
最终测试结果如下:
对照组 DeepSeek-R1:决策准确率达 86.67%
Qwen3-14B:决策准确率达 90.91%,超越 DeepSeek-R1
Qwen2.5-32B :准确率从 66.67% 提升至 86.84%
Qwen2.5-14B:准确率从 53.25% 提升至 83.12%