XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGames
Unturned - 发布 3.x Smartly Dressed Games
需要使用文本编辑器（例如 Notepad）或代码编辑器（例如 Notepad++ 或 Visual Studio Code）来编写资源使用的游戏数据文件。代码编辑器通常还包含其他有用的工具，例如能够同时在多个文件中搜索和替换内容。
Lou Barbe、Cendrine Mony、Benjamin W Abbott。人工智能通过视频游戏意外学习了生态学。《生态学与进化趋势》，2020 年，35 (7)，第 557-560 页。�10.1016/j.tree.2020.04.006�。�hal-02635148�
星际争霸 II 中的经典对抗类型，由 AlphaStar 扮演，由两名玩家在资源有限的特定环境中相互对抗 — 参见“迷你地图”（图 I）。这代表两个个体之间的生态竞争，可以是种内竞争，也可以是种间竞争，这取决于玩家是否选择同一种族。地图显示了整个环境，但玩家的视野仅限于各自单位和建筑物周围较浅的圆形区域。资源是浅蓝色形状，深蓝色和红色形状是双方的建筑物和单位（Protoss 为蓝色，Terran 为红色）。可以通过这个迷你地图监控竞争的进展和结果，它显示了新资源斑块的殖民和开发、环境探索以及通常的生态崩溃。这张地图可用于监控更现实的生态模型。例如，几个玩家可以在更大且完全不可预测的环境中相互竞争，这将使我们能够研究人口和社区规模的生态过程。我们还可以设置场景，在游戏过程中人为地修改环境条件，然后评估对生态系统功能和生物多样性动态的影响。请注意，使用游戏参数可以轻松量化几个生态过程，如特征变化或权衡修改。图 I. 星际争霸 II 标准游戏的迷你地图。
苏黎世，瑞士，12月。 18，2024 ABB收购Gamesa Electric的电力电子业务
ABB是电气化和自动化的全球技术领导者，使得能够实现更可持续和良好的未来。通过连接其工程和数字化专业知识，ABB帮助行业以高性能运行，同时变得更加高效，富有成效和可持续，因此它们越来越多。在ABB，我们称此为“设计为超越”。该公司拥有140多年的历史，全球超过105,000名员工。ABB的股票在六瑞士交易所（ABBN）和纳斯达克斯德哥尔摩（ABB）上列出。www.abb.com
通过语言模型通过外部和内部计划掌握棋盘游戏
虽然大型语言模型在一系列复杂的任务（例如文本生成，问答，摘要）上表现良好，但强大的多步计划和推理仍然对他们来说是一个巨大的挑战。在本文中，我们表明，基于搜索的计划可以显着提高LLM在多个棋盘游戏中的表现力量（国际棋盘，Fischer Random / Chess960，Connect Four和Hex）。我们介绍，比较和对比两种主要方法：在外部搜索中，该模型指导蒙特卡洛树搜索（MCTS）的推出和评估，而无需呼叫外部引擎，并且在内部搜索中，该模型直接生成了潜在的潜在期货的线性化树，并产生了最终选择。两者都建立在相关领域知识上预先训练的语言模型上，从而捕获这些游戏中的过渡和价值功能。我们发现，我们的预训练方法可以最大程度地减少幻觉，因为我们的模型在国家预测和法律行动方面非常准确。此外，内部和外部搜索确实改善了针对最先进的机器人的胜利率，甚至在国际象棋中达到了大师级的表现，同时按类似的举动计数搜索预算与人类大师的搜索预算相似。我们将搜索与域知识相结合的方式并非特定于棋盘游戏，这表明将直接扩展为更通用的语言模型推论和培训技术。
使用强化的多人游戏的AI代理...
类似于Alphastar [3]中采用的方法，这项研究强调了实时适应性和决策。尽管取得了重大进步，但挑战仍在处理高维输入，设计有效的奖励系统以及在动态场景中确保稳健的性能[4]。本研究通过实施一个模块化框架来解决这些问题，该框架将有效的数据预处理，可扩展体系结构和迭代培训策略集成在一起。2。文献调查加强学习（RL）已确立自己的强大方法，用于开发能够在动态和高维环境中运行的智能代理。其在多人游戏中的应用引起了重大的研究兴趣，从而在自适应策略和强大的决策框架方面取得了进步。Togelius和Yannakakis（2017）强调了深度强化学习（DRL）对通用视频游戏AI的潜力，强调了环境界面的重要性，在这些界面中，代理可以感知国家，采取行动并根据反馈来优化决策。这种方法已被证明有效地开发了能够响应复杂游戏机制的适应性代理。同样，Vinyals等人。（2019）展示了DRL在Starcraft II中的功能，在那里，代理商学会了通过广泛的
游戏中的程序内容生成：一项关于新兴 LLM 集成的调查
程序化内容生成 (PCG) 被定义为使用算法自动创建游戏内容。PCG 在游戏行业和学术界都有着悠久的历史。它可以增加玩家参与度并减轻游戏设计师的工作。虽然 PCG 中深度学习方法的最新进展使研究人员和从业者能够创建更复杂的内容，但大型语言模型 (LLM) 的出现才真正打乱了 PCG 发展的轨迹。本调查探讨了用于 PCG 的各种算法之间的差异，包括基于搜索的方法、基于机器学习的方法、其他常用方法（例如噪声函数）以及新兴的 LLM。我们还对组合方法进行了详细讨论。此外，我们根据它们生成的内容类型和各自论文的发表日期对这些方法进行了比较。最后，我们找出了现有学术工作的差距并提出了未来研究的可能方向。
动作视频游戏在眼动行为中的影响
*通讯作者：MarcArgilés，Marc.argiles@upc.edu于2024年2月17日收到；出版于2024年9月6日。引用：Montolio-Vila，A.，Argilés，M; Sunyer-Gau，b; Quevedo，L； Erickson，G。（2024）。动作视频游戏在眼动行为中的影响：系统评价。眼动研究杂志，17（3）：6。10.16910/jemr.17.3.6 ISSN：1995-8692版权所有©2024本文在创意共享署名4.0国际许可下获得许可。1