一篇新的研究论文介绍了一个名为“经验敏感型游戏学习”的框架，用于分析游戏玩法经验如何影响人类和语言代理的决策行为。研究发现，人类玩家随着重复游玩，会逐渐从贪婪策略转向更全局的策略。然而，当前自演进的语言代理在将游戏玩法经验转化为持久行为改变方面的能力有限，表现出嘈杂且暂时的改进。 AI
影响 表明当前自演进的AI代理在内化游戏玩法经验以获得持久行为改进方面存在困难。
排序理由 arXiv上发表的研究论文，详细介绍了分析AI代理学习的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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