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      騰訊研發全新TiG框架:可用AI玩王者榮耀讓AI模型學會戰略性思考

      2025-10-04 21:17:22
      電競資訊10月4日稱 據 decoder 今天報道,騰訊研究人員最近用《王者榮耀》游戲作為訓練平臺,探索如何讓AI在游戲中學會“戰略性思考”,研究全新 TiG(Think in Games)框架,相關成果已發表于 Hugging Face 平臺和 arXiv 期刊

      研究團隊指出,目前的 AI 模型存在明顯的功能鴻溝,以游戲為取向的 AI 能正常游玩但無法理解自己所做的決策,而語言模型雖然可以推理策略但很難真正執行操作,為此他們研發了全新 TiG 框架,讓模型在游戲中同步思考、行動。

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      團隊選擇以《王者榮耀》游戲作為訓練范本,先使用匿名且標準化的賽事數據定義推上路、擊殺暴君、守家等 40 種宏觀行動,勝負回數均衡,AI 模型們必須要在每個定義好的場景下選擇最佳策略,并解釋其戰略緣由。

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      具體來說,訓練分為兩個階段,首先是在監督中學習,弄清楚這些策略的基本機制;隨后通過獎勵機制進行強化學習,如果行動正確能得 1 分,錯誤行動則得 0 分。

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      隨后團隊測試了多種語言模型,涵蓋 Qwen2.5(7B、14B、32B)、Qwen3-14B 模型,并使用 DeepSeek-R1 大模型作為對照組;先從 DeepSeek-R1 提煉高質量訓練數據,然后使用群體相對策略優化(GRPO)技術比較不同策略之間的優劣

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      最終經過 TiG 框架訓練的模型不僅能制定行動計劃還能解釋原因,例如 AI 會指出某個防御塔防守薄弱,是理想的進攻目標,但需要注意埋伏的敵人。模型訓練后仍保持原有的文本理解、數學推理與問答能力。

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      最終測試結果如下:

      • 對照組 DeepSeek-R1:決策準確率達 86.67%

    1. Qwen3-14B:決策準確率達 90.91%,超越 DeepSeek-R1
    2. Qwen2.5-32B :準確率從 66.67% 提升至 86.84%
    3. Qwen2.5-14B:準確率從 53.25% 提升至 83.12%
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