arXiv · cs.CL· Kaisen Yang·· 19 天前AI 评分49
AI 智能体能否通过启发式学习登上竞技之巅？长期运行的博弈智能体竞赛评测
Can AI Agents Learn Their Way to the Top? Evaluating Heuristic Learning in a Long-Running Game Agent Competition
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Kaisen Yang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.12341v1
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AI 导读
研究提出对抗性启发式学习范式 AHL，并发布包含 12 个对抗性游戏和 1,920 个人类程序存档的 AAArena 基准，让 AI 智能体在固定比赛预算内解读规则、选择对手、分析回放并改写博弈策略。评测中，Opus5.5 配合 Claude Code 获得 6 枚金牌，但没有任何被评测配置能超越其余 6 个人类阶梯；规则更复杂的游戏中表现普遍较弱。实验显示对手选择与密集反馈有助于策略改进，智能体能从自身与他人的比赛回放中学习。
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