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English(EN) Game-Agnostic Value Functions through Automatic JSON Feature Extraction

新的游戏无关价值函数方法在桌面游戏中显示出潜力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新的游戏无关价值函数训练方法，称为JSON-Bag VF，它利用游戏轨迹的标记化JSON描述。该方法通过随机森林特征选择和特定游戏阶段的特征选择得到增强，并在六种桌面游戏中进行了评估。结果表明，JSON-Bag VF，特别是使用单步前瞻（OSLA）算法时，在大多数测试游戏中优于基线OSLA代理，而特征选择被证明是性能最关键的因素。 AI

影响 这项研究引入了一种新颖的游戏无关的AI代理训练方法，有可能提高其在各种游戏环境中的适应性。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍AI中价值函数训练新方法的 ist 论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Dien Nguyen, Diego Perez-Liebana ·

    通过自动 JSON 特征提取实现游戏无关价值函数

    arXiv:2608.30056v1 Announce Type: new Abstract: JSON Bag-of-Tokens (JSON-Bag) is a recently proposed method to generically represent game trajectories by tokenizing their JSON descriptions. We introduce JSON-Bag VF, a game-agnostic approach to training value functions for game-pl…

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