ゼロ知識学習アルゴリズムであるAlphaZero、MuZero、Gumbel AlphaZero、Gumbel MuZeroの性能を、Go、オセロ、アタリゲームにおいて系統的に評価し、それぞれのアルゴリズムの特性と適用性を明らかにした。
ByteRLは収集可能なカードゲームで最強のエージェントだが、その戦略には弱点がある。
観察空間でのMCTSを活用し、ゲーム固有のモデルに依存しない方法でゲームの計画を行う。トランスフォーマーがこのコンテキストに適していることを示し、自己対戦を通じた反復的な学習プロセスを提案する。
イミテーションラーニングにおけるデータ拡張は、ゲームエージェントの一般化性能を向上させることができる。
LLMベースのゲームエージェントは、人間のような意思決定能力を持つゲームエージェントを進化させ、強化するための重要な機会を提供する。
ビデオゲームにおける大規模言語モデル(LLMs)の潜在的な可能性を探る。
大規模言語モデル(LLMs)を使用したNetPlayエージェントは、詳細な指示を実行する能力を示し、柔軟性と創造性に優れていますが、より曖昧なタスクには苦労しています。
ビデオゲームにおける人間の類似性判断を近似するためのカスタムメトリクスには改善の余地があります。
大規模言語モデル(LLMs)は、ゲーム分野に革新的な可能性をもたらすが、幻想や情報の誤りなどの制約も持っています。