廣東益福廠房拆除公司12月5日 報道:12月1日，YouTube博主“Code Bullet”發(fā)表了一段視頻，題為“AI學(xué)習(xí)玩合成大西瓜游戲”，截至目下，該視頻已經(jīng)吸引了105萬次觀看和9.6萬次點(diǎn)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，兩個草莓可以逐漸合成葡萄，直至最后形成一個大西瓜。不僅如此，AI在面對三顆一樣水果時，不同尋常地選擇將它們?nèi)亢喜ⅲ|發(fā)了“水果大爆炸”，一舉獲得了250萬的高分，遠(yuǎn)超“Code Bullet”最初設(shè)定的3000分目標(biāo)。

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)果映現(xiàn)，當(dāng)水果數(shù)量達(dá)到150個時，一些AI開始失敗。通過對獲勝和失敗的AI發(fā)現(xiàn)進(jìn)行分析，他總結(jié)出了《合成大西瓜》的一些游戲攻略，強(qiáng)調(diào)獲勝AI平素會將得分更高的水果放在角落位置。這一展現(xiàn)激發(fā)了觀眾的廣泛討論，對游戲AI探討產(chǎn)生了濃厚興趣。

然而，評論區(qū)的一些網(wǎng)友指出，雖然AI在游戲中呈現(xiàn)優(yōu)秀，但其工序未商量實(shí)際游戲獨(dú)異情況，譬如不同水果的重量和隨機(jī)掉落位置。這一提醒使人們意識到，即使AI在模擬環(huán)境中出現(xiàn)出色，但在真實(shí)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(xùn)練AI的潛在益處。他之前還通過訓(xùn)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)域的廣闊或然性。這種通過試錯學(xué)習(xí)的方法對于引導(dǎo)AI兌現(xiàn)注定目標(biāo)至關(guān)主要。

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