Стэн Джерард и команда Quiver Bran создали новый метод проверки вычислительной мощности и скорости моделей искусственного интеллекта. Этот метод позволяет моделям большого языка (LLM) управлять персонажами видеоигры Street Fighter 3. Они соревнуются, чтобы определить, какая модель ИИ является самой быстрой и отзывчивой. LLM Coliseum, как его назвали, — это место, где модели искусственного интеллекта могут принимать решения в реальном времени во время игры, а на их производительность влияют такие факторы, как скорость принятия решений.
Такие модели ИИ, как Mistral Small и Mistral Medium, заняли центральное место на арене LLM Coliseum, продемонстрировав свою стратегическую хватку и способность принимать решения в быстро меняющейся среде Street Fighter 3. Эти ИИ подвергаются испытаниям и оцениваются их характеристики. используя расширенные показатели, такие как матрица ставок побед и система рейтинга ELO. В настоящее время GPT-3.5 Turbo от OpenAI лидирует, демонстрируя свои превосходные навыки и адаптируемость на виртуальном поле боя.
Street Fighter Битвы с искусственным интеллектом
Успех этих моделей ИИ зависит от их способности принимать решения за доли секунды и реализовывать разумные стратегии в ответ на постоянно меняющуюся динамику игры. Street Fighter 3 требует быстрой реакции, точного расчета времени, а также способности предвидеть и противодействовать движениям противника. . ИИ, участвовавшие в «LLM Coliseum», справились с этой задачей, продемонстрировав замечательные навыки анализа игровых состояний, прогнозирования действий противника и разработки эффективных боевых приемов на лету.
Платформа с открытым исходным кодом LLM Coliseum
Одним из наиболее интересных аспектов проекта LLM Coliseum является его открытый исходный код, который побуждает энтузиастов и исследователей активно участвовать в революции искусственного интеллекта. Проект предоставляет подробное руководство, которое знакомит пользователей с процессом настройки необходимого программного обеспечения и получения ключей API, необходимых для воплощения моделей искусственного интеллекта в жизнь в среде Street Fighter 3.
Делая структуру доступной для более широкой аудитории, «LLM Coliseum» стремится поощрять сотрудничество, инновации и обмен идеями внутри ИИ и игровых сообществ.Участники имеют возможность исследовать тонкости принятия решений ИИ, экспериментировать. с различными моделями и конфигурациями и способствовать постоянному развитию и совершенствованию проекта.
Анализ эффективности и конкурентный рейтинг
«LLM Coliseum» уделяет особое внимание анализу эффективности и конкурентным рейтингам. Матрица рейтинга побед — ценный инструмент для оценки сравнительной эффективности различных моделей ИИ, позволяющий понять их сильные и слабые стороны, а также общую производительность в различных матчах. Такой подход, основанный на данных, позволяет лучше понять факторы, которые способствуют успеху игр, управляемых ИИ.
Кроме того, система ранжирования ELO вводит элемент конкуренции и иерархии между моделями ИИ. Присваивая рейтинги на основе их способности учиться, адаптироваться и выходить победителями в бою, система ELO составляет рейтинг, который выделяет самых грозных конкурентов ИИ. Интересно, что меньшие модели ИИ часто превосходят свои более крупные аналоги в этом рейтинге, что подчеркивает решающую роль скорости и эффективности в игровом интеллекте ИИ.
Расширение и будущие возможности
LLM Coliseum продолжает развиваться и расширяться, представляя огромный потенциал для будущего искусственного интеллекта в играх. Дорожная карта проекта предусматривает интеграцию дополнительных игр и персонажей, что расширит сферу игр, основанных на искусственном интеллекте, и откроет новые возможности для исследований и экспериментов.
Более того, достижения, достигнутые в LLM Coliseum, имеют далеко идущие последствия, выходящие за рамки игр. Уроки, извлеченные из моделей ИИ, которые принимают решения в реальном времени и осуществляют стратегическое планирование, могут быть применены в различных областях, таких как робототехника, автономные системы и сложные сценарии решения проблем. Этот проект является свидетельством быстрого развития технологии искусственного интеллекта и ее потенциала совершить революцию в отраслях, выходящих за рамки развлечений.
AI Battle Arena расширяет границы возможностей ИИ в играх и приглашает энтузиастов, исследователей и разработчиков присоединиться к приключениям и помочь сформировать будущее этой захватывающей области. Благодаря удобной настройке и подробному руководству проект позволяет людям погрузиться в мир игр с искусственным интеллектом, получить ценный опыт и, в конечном итоге, оставить свой след в постоянно меняющемся мире искусственного интеллекта. Для получения дополнительной информации посетите официальный репозиторий GitHub.
Читать далее Руководство:
- Последние новости об искусственном интеллекте на этой неделе: OpenAI ChatGPT-5, Anthropic, Elon и другие.
- Как усовершенствовать процесс принятия решений ИИ в Semantic Router?
- Google Gemini Pro поднялся на второе место в рейтинге производительности чат-ботов
- Создайте консоль эмуляции игры Nintendo Raspberry Pi 5.
- Добавляйте NPC-персонажей к ИИ в играх, чтобы улучшить погружение, реализм и многое другое.
- 4 области, в которых искусственный интеллект (ИИ) будет развиваться в 2024 году
