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传统上，游戏中的AI代理是使用加强学习主导的。随着各种大型语言模型（LLM）的增强，正在探索一个新的范式，这些模型可以直接充当AI代理，或者在游戏环境中通过增强学习增强。我们的项目旨在通过利用诸如流行的动作视频游戏“ Street Fighter II”（例如，利用Mistral 7B或Multomodal LLM）等最新的可访问的仅访问的文本LLM，例如在流行的动作视频游戏“ Street Fighter II”中继续探索LLM的游戏玩法表现。我们主要想讨论两个问题：1）LLM是否不仅可以编码指令，而且还可以直接用作鉴于观察结果的行为的代理策略，以及2）LLMS是否可以通过从所学文本中继承的预训练的知识来促进RL任务。
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