Baru-baru ini, Akademi Ilmu Pengetahuan Tiongkok dan tim Wang Jun berkolaborasi untuk meluncurkan TextStarCraftII, sebuah proyek AI menarik yang dirancang untuk menaklukkan permainan kompleks StarCraft II. Proyek ini menggunakan model besar LLMAgent untuk mendemonstrasikan kemampuan strategis dalam game yang melampaui AlphaStar, termasuk prediksi bahaya, peralihan senjata yang fleksibel, dan metode pengambilan keputusan yang lebih dekat dengan manusia. Tim ini meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan LLM melalui metode Rantai Peringkasan yang inovatif, dan merancang sistem kata cepat yang sangat bagus untuk meningkatkan pengambilan keputusan waktu nyata dan kemampuan perencanaan strategis jangka panjang. Penelitian terobosan ini menetapkan tolok ukur baru bagi penerapan kecerdasan buatan dalam permainan strategi yang kompleks, dan juga memberikan pengalaman dan referensi berharga untuk pengembangan kecerdasan buatan di masa depan.
Artikel ini berfokus pada:
Menghadapi tantangan StarCraft II, Akademi Ilmu Pengetahuan Tiongkok dan tim Wang Jun bersama-sama merilis TextStarCraftII. Produk ini menggunakan model besar LLMAgent untuk mendemonstrasikan prediksi bahaya, transformasi pasukan, dan strategi mirip manusia di StarCraft II yang melampaui AlphaStar. Metode baru ChainofSummarization digunakan untuk meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan LLM, dan sistem kata cepat dirancang untuk meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan dan perencanaan jangka panjang secara real-time. Informasi selengkapnya dapat ditemukan di [paper](https://arxiv.org/pdf/2312.11865.pdf) dan [alamat proyek](https://github.com/histmeisah/Large-Language-Models-play-StarCraftII) .Keberhasilan TextStarCraftII menandai kemajuan signifikan kecerdasan buatan di bidang permainan strategi yang kompleks. Inovasi teknologi dan peningkatan strategisnya memberikan arah baru bagi pengembangan AI di masa depan. Untuk rincian teknis lebih lanjut, silakan kunjungi makalah dan alamat proyek yang disediakan untuk informasi lebih lanjut.