文章摘要
【关 键 词】 AI、宝可梦、强化学习、Transformer、游戏
德州大学奥斯汀分校的研究团队通过结合Transformer和离线强化学习技术，成功训练出一个能够在宝可梦对战中表现出色的AI智能体。该智能体完全依赖于人类历史对战数据进行训练，而非传统的规则或启发式算法。研究团队利用Pokémon Showdown平台上积累的47.5万场人类对战回放数据，构建了一个离线强化学习数据集，并通过技术手段将第三方视角的回放数据转换为第一人称视角，以适应AI的训练需求。
宝可梦对战本身具有极高的复杂性，融合了国际象棋的长远策略规划和扑克牌的未知信息与随机性，同时涉及大量的宝可梦、招式、特性和规则。这使得AI需要在信息不完全、策略博弈的环境中，像下围棋一样计算每一步出招和换人。研究团队通过行为克隆和离线强化学习的方法，训练了多个不同规模的智能体，其中最大的模型参数达到2亿。这些智能体通过模仿学习、离线强化学习以及自我对战数据的微调，逐步提升了其决策能力。
最终，该AI智能体在Pokémon Showdown的天梯服务器中成功进入了全球活跃玩家的前10%，并登上了排行榜。这一成就不仅展示了AI在复杂游戏环境中的潜力，也为数据驱动的游戏AI研究提供了新的方向。研究团队认为，这种技术不仅适用于游戏，未来还可以应用于更复杂的现实任务中。此外，通过进一步优化训练策略和大规模自我对战技术，AI智能体有望在更多领域实现超越人类的表现。
从技术角度来看，这项研究展示了强化学习、模仿学习、大模型训练和数据重构的完整链路，为AI在复杂任务中的应用提供了新的思路。
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【原文作者】 新智元
【摘要模型】 deepseek-v3
【摘要评分】 ★★★☆☆
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