เมื่อเร็วๆ นี้ Chinese Academy of Sciences และทีมของ Wang Jun ได้ร่วมมือกันเปิดตัว TextStarCraftII ซึ่งเป็นโปรเจ็กต์ AI ที่สะดุดตาซึ่งออกแบบมาเพื่อพิชิตเกมที่ซับซ้อนของ StarCraft II โปรเจ็กต์นี้ใช้ LLMAgent โมเดลขนาดใหญ่เพื่อแสดงความสามารถเชิงกลยุทธ์ในเกมที่เหนือกว่า AlphaStar รวมถึงการทำนายอันตราย การเปลี่ยนอาวุธอย่างยืดหยุ่น และวิธีการตัดสินใจที่ใกล้ชิดกับมนุษย์มากขึ้น ทีมงานได้ปรับปรุงประสิทธิภาพการตัดสินใจของ LLM ด้วยวิธี Chain of Summarization ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ และได้ออกแบบระบบคำพร้อมท์ที่สวยงามเพื่อเพิ่มความสามารถในการตัดสินใจแบบเรียลไทม์และการวางแผนเชิงกลยุทธ์ในระยะยาว การวิจัยที่ก้าวล้ำนี้กำหนดเกณฑ์มาตรฐานใหม่สำหรับการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในเกมกลยุทธ์ที่ซับซ้อน และยังมอบประสบการณ์อันมีค่าและการอ้างอิงสำหรับการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ในอนาคต
บทความนี้มุ่งเน้นไปที่:
เมื่อเผชิญกับความท้าทายของ StarCraft II ทาง Chinese Academy of Sciences และทีมของ Wang Jun ร่วมกันเปิดตัว TextStarCraftII ผลิตภัณฑ์นี้ใช้ LLMAgent โมเดลขนาดใหญ่เพื่อแสดงการทำนายอันตราย การเปลี่ยนแปลงกองทหาร และกลยุทธ์ที่เหมือนมนุษย์ใน StarCraft II ซึ่งเหนือกว่า AlphaStar วิธีการใหม่ ChainofSummarization ถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงความสามารถในการตัดสินใจของ LLM และระบบคำพร้อมท์ได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับปรุงความสามารถในการตัดสินใจแบบเรียลไทม์และการวางแผนระยะยาว ดูข้อมูลโดยละเอียดได้ใน [กระดาษ](https://arxiv.org/pdf/2312.11865.pdf) และ [ที่อยู่โครงการ](https://github.com/histmeisah/Large-Language-Models-play-StarCraftII) .ความสำเร็จของ TextStarCraftII ถือเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญของปัญญาประดิษฐ์ในด้านเกมกลยุทธ์ที่ซับซ้อน นวัตกรรมทางเทคโนโลยีและการปรับปรุงเชิงกลยุทธ์มอบทิศทางใหม่สำหรับการพัฒนา AI ในอนาคต สำหรับรายละเอียดทางเทคนิคเพิ่มเติม โปรดไปที่เอกสารและที่อยู่โครงการที่ให้ไว้สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม