arXiv · cs.AI· Mingyu Ouyang·· 12 天前AI 评分49
Player-1：从合成经验中学习游戏操作的后训练框架
Player-1: Learning to Play from Synthetic Experience
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Mingyu Ouyang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.20584v1
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AI 导读
研究团队提出 Player-1，一个通过合成经验进行游戏控制后训练的框架，扩展了计算机操作智能体的动作空间，并在 6,044 条精选游戏轨迹上做监督微调。其配套的 Player-1-Gym 提供 16 个可编程验证奖励的 2D/3D 合成环境，支持基于 PPO 的多环境强化学习。Player-1-9B 在 MineDojo-300 上达到 38.33% 成功率，比最强基线 12.63% 高出 27.8 个百分点。
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