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12月1日，YouTube博主“Code Bullet”发布了一段视频，通过AI学习玩合成大西瓜游戏，分析了游戏攻略和Generative Agents在游戏领域的潜在可能性。
AICMTY（aicmty.com）12月5日 消息:12月1日，YouTube博主“Code Bullet”发布了一段视频，题为“AI学习玩合成大西瓜游戏”，截至目前，该视频已经吸引了105万次观看和9.6万次点赞。
视频中，他首先用编程语言模拟了游戏规则，令两个樱桃合成一个草莓，两个草莓可以进一步合成葡萄，直至最终形成一个大西瓜。不仅如此，AI在面对三颗相同水果时，不同寻常地选择将它们全部合并，引发了“水果大爆炸”，一举获得了250万的高分，远超“Code Bullet”最初设定的3000分目标。
在视频的后半部分，博主让196个AI同时参与游戏，放置不同数量的水果。结果显示，当水果数量达到150个时，一些AI开始失败。通过对获胜和失败的AI表现进行分析，他总结出了《合成大西瓜》的一些游戏攻略，强调获胜AI通常会将得分更高的水果放在角落位置。这一发现引发了观众的广泛讨论，对游戏AI研究产生了浓厚兴趣。
然而，评论区的一些网友指出，虽然AI在游戏中表现优异，但其过程未考虑实际游戏特殊情况，例如不同水果的重量和随机掉落位置。这一提醒使人们意识到，尽管AI在模拟环境中表现出色，但在真实场景中仍存在局限性。
此外，“Code Bullet”以《合成大西瓜》为例，突显了通过游戏场景训练AI的潜在益处。他之前还通过训练AI玩神奇宝贝和模拟斯坦福小镇等场景，揭示了Generative Agents在游戏领域的广阔可能性。这种通过试错学习的方法对于引导AI实现特定目标至关重要。
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