近期,ChatGPT再出现新爱游戏ayx官方法,北京大学和北京智源人工智能研究院的团队,提出在无专家数据的情况下,结合强化学习和ChatGPT,可以解决Minecraft《爱游戏(ayx)中国官方网站》中多任务Plan4MC,对于24个复杂任务,他们的成功率相比所有的基准方法有巨大提升!
我的世界
微软公司自己也进行了类似的尝试,他们和旗下的OpenAI合作,希望通过简单指令,来让《爱游戏(ayx)中国官方网站》中的AI,去完成相应的任务。
去年,OpenAI就已经放出过大招,他们让AI模型观看70000小时不带标签的《爱游戏(ayx)中国官方网站》视频,通过创建初步模型,再以模仿学习及增强学习方法进行微调,成功让AI从零开始快速收集并制作钻石镐。
除了骑砍那样引入ChatGPT生成角色外,如果让AI智能体理解并学习各种各样的行为,也是未来游戏AI开发需要关注的重点。目前在《爱游戏(ayx)中国官方网站》中,最主要的机器学习焦点在于MineRL和MineDojo。
强化学习&ChatGPT
去年,英伟达工程师基于1.4亿用户的游戏数据,为《爱游戏(ayx)中国官方网站》开发了MineDojo新框架,即尝试在游戏中,学习开放式通用智能体“Agent”,游戏AI可以根据输入指令,来探索由程序生成的3D世界,包括实现在不同地形地图中漫游、材料开采、工艺单机爱游戏ayx使用、建造指定结构和多种开放式世界探索活动。
机器学习顶会NeurIPS已组织了多届MineRL,参赛者需要根据《爱游戏(ayx)中国官方网站》游戏特性,训练出一个能够从零开始收集各种资源、制作单机爱游戏ayx最后挖到钻石的智能体,网易互娱AI Lab的Athena AI曾凭借高超的挖钻技巧,拿下下Intro赛道的冠军以及Research赛道的亚军!
但在缺少额外数据集的情况下,用强化学习训练MineRL任务非常低效,即使采取SOTA的Dreamer-v3也需要采样1000万步才能完成。对此,北京大学和北京智源人工智能研究院的团队,提出了多任务方法Plan4MC,利用大语言模型ChatGPT,找到不同技能之间的关系,建立技能图表。
对于《爱游戏(ayx)中国官方网站》中多任务场景,在没有任何注释的情况下,常规的强化学习思路很难解决这些复杂任务目标,但有了ChatGPT大模型的帮助,当智能体解决了一个小任务时,可以使用技能搜索算法,在技能关系图表上规划一条智能体的计划路径。
北大团队和智源研究院发现,强化学习+大模型规划这样的组合取得了惊人的效果,在未修改难度的 MineDojo 模拟器上,相比于Deepmind的Dreamer-v3的1000万步,Plan4MC学习全部技能仅需要650万步。
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