XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System玩法
幻灯片
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。
将环境意识整合到NPC
摘要我们提出了一个新型系统，该系统可以在具有上下文意识的游戏中使用大型语言模型（LLM）来增强非播放字符（NPC），从而提供动态，环境敏感的交互。传统上，NPC依靠预先列出的对话和对环境的认识，从而限制了他们对玩家行动的反应。我们的系统通过捕获NPC周围环境的全景图像并应用语义分割来识别对象及其空间位置来解决此问题。我们通过将对象位置与分割信息相结合，从而生成NPC环境的结构化JSON表示。此数据作为LLM提供了上下文，使NPC能够将空间知识纳入与玩家的对话中。结果是更身临其境的游戏玩法，NPC可以在互动过程中参考附近的对象，地标和环境特征，从而增强可信度和参与度。本文讨论了我们系统的技术实施，展示了将视觉感知整合到NPC中如何转换游戏内对话和交互。
使用游戏人工智能控制模拟经济
摘要：我们探索使用人工智能 (AI) 来操纵模拟经济。为此，我们介绍了正在进行的可由游戏玩家控制的宏观经济模拟工作。我们将这种模拟视为一种严肃的游戏；它可以作为一场比赛，但也可以作为一种教育工具，玩家可以通过它了解经济原则和人工智能控制器的行为。本文的主要贡献是比较研究不同人工智能代理对模拟环境操纵的有效性。专注于游戏行业常见的人工智能方法，我们实现了四个玩家，他们使用智能方法来控制模拟，试图最大化经济产出。我们工作的目的是说明游戏人工智能社区的简单方法可用于有效地控制复杂的经济模拟。因此，这项研究支持了游戏社区的普遍观点，即简单的基于角色的 AI 方法即使对于复杂的任务也可以产生具有竞争力的游戏玩法。此外，我们证明，在这种特定的模拟情况下，基于规则的推理器优于更复杂的 AI 代理。
深层增强学习的元游戏评估框架
评估深层增强学习（MARL）算法在训练和敏感性对其他药物行为的训练和敏感性方面变得复杂。，我们通过将每个MARL算法作为元策略构建元游戏评估框架，并反复对来自不同随机种子产生的元策略组合进行反复对正常形式的经验游戏进行采样。每个经验游戏都捕获了种子跨种子的自我玩法和交叉游戏。这些经验游戏为在各种游戏分析统计中构建采样分布的基础。我们使用这种方法来评估一类谈判游戏的最先进的MARL算法。从有关独立收益，社会福利和经验最佳响应图的统计数据中，我们发现了自我播放，基于人群，免费模型和基于模型的MARL方法之间的战略关系。我们还研究运行时搜索作为元战略运营商的效果，并通过元游戏分析查找元构造的搜索版本通常会提高性能。
关于公共部门间机构间协作与人工智能实施的交集的文章
人工智能（AI）是指对人类智能的模拟，这些机器被编程为思考，学习和自主地调整的机器。这些系统利用算法和大量数据来执行通常需要人类智能的任务，例如游戏玩法，计算机视觉，专家系统，启发式分类和自然语言处理（McCarthy，2004年）。考虑到这种功能，AI正在通过推动包括医疗保健在内的各个部门的进步（Esteva等，2017），财务（Bussmann等，2020），运输（Bagloee等，2016），娱乐（Kaplan＆Haenlein，2019年）以及许多其他领域来改变世界。AI的变革力量在智能城市（Kumar＆Mallick）和高级机器人技术的发展中也很明显（Beetz等，2016）。对人工智能技术的投资正在猛增，公共部门和私营部门都认识到其革新行业并提高效率的潜力（Bughin等，2018； Agrawal等，2022）。根据最近的报道，到2024年，全球对AI的支出预计将超过1,100亿美元，强调了对这项技术的重要经济和战略重要性。
ScienceDirect
低成本的机器人具有更高的收养可能性，并将其用于特殊需求的儿童大部分时间都花在房屋中。这样的低成本移动机器人玩具可能具有有限的计算，通信和感应能力。因此，它们的控制功能也将仅限于基本运动原语，并将其交流功能符合到蓝牙。然而，这种廉价的表现有望能够从碰撞，跌落和掷球中快速恢复，因此对游戏玩法固有的强大。原则上，在几种选项中，可以在儿童机器人相互作用期间使用这种机器人的低级控制器，可以实现为人工矢量场（Tanner和Boddu，2012），该机器人引导机器人遵循特定行为。机器人必须遵循该场的流线，不仅可以实施障碍限制，而且还符合与人类机器人间行动相关的复杂所需目标（Zehfroosh and Tanner，2022年）。在这种情况下，如果机器人玩具可以通过各种适当的行为对孩子的行为做出响应，那么它就会变得有趣而引人入胜。
使用 AI 玩家预测游戏难度和参与度
本文介绍了一种用于预测人类玩家行为和体验的自动游戏测试新方法。我们之前已经证明，深度强化学习 (DRL) 游戏代理可以预测游戏难度和玩家参与度，并将其操作化为平均通过率和流失率。我们通过使用蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 增强 DRL 来改进这种方法。我们还基于以下观察激发了一种增强的预测特征选择策略：AI 代理的最佳表现可以产生比代理平均表现更强的与人类数据的相关性。这两种添加方式都可以持续提高预测准确性，并且 DRL 增强型 MCTS 在最难的级别上的表现优于 DRL 和原始 MCTS。我们得出结论，通过自动游戏测试进行玩家建模可以从结合 DRL 和 MCTS 中受益。此外，如果 AI 游戏玩法平均而言无法产生良好的预测，那么研究重复的最佳 AI 代理运行的子集也是值得的。
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通过创新技术应用程序的研究和生物技术方面的研究和最新成就
摘要。本文汇集了研究人员，科学家和行业专家，介绍了动态发展的农业和生物技术领域的最新成就。特别关注跨学科合作，高级技术和基于数据的解决方案，旨在解决粮食安全，环境可持续性和农业效率的问题。关键主题包括精确耕作，基因编辑，高级育种技术，以及大数据分析，人工智能和机器学习在优化农业过程中的变革性作用。为了解决农业文化中的众多挑战，我提出并提出了创建游戏的想法。游戏“农业文化世界”将向用户提供明亮的高清图形设计和令人兴奋的游戏玩法。模拟器的专业版本专注于农业行业的业务管理和发展。尽管存在国际制裁，但这是改善俄罗斯联邦基础设施的另一种方法。因此，国家的竞争力和吸引力增加，有助于俄罗斯农业的稳定发展以及消除农业部门外国经济领域的负面风险。在进行研究的过程中，注意到经济工业部门的高效率提高。
通用视频游戏 AI：竞争、挑战和机遇
简介 游戏长期以来一直是人工智能的流行基准。许多研究人员研究了各种算法和技术，试图在国际象棋、围棋、赛车游戏、吃豆人小姐、实时战略 (RTS) 游戏和超级马里奥兄弟等不同的计算机游戏中逼近最佳玩法。有时，这些研究主题伴随着某种竞赛，在统一的基准中测试不同的方法。游戏研究使算法 AI 取得了一些有趣的进展，例如使用并行 Alpha-Beta 剪枝（在国际象棋中），或在围棋游戏中看到的游戏 AI 中最流行的算法之一蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 的进展。虽然特定游戏研究的贡献确实很重要，但特定游戏竞赛由于其固有结构而存在一个问题：提出的大多数解决方案往往过于专注于它们所应用的领域。换句话说，挑战的性质，甚至是赢得比赛的斗争，都鼓励参与者为算法提供高度定制的启发式方法，这些启发式方法仅适用于用于挑战的游戏。例如，世界冠军星际争霸代理