研究人员开发了一种方法，可以训练AI代理更有效地、更像人类地玩《超级马里奥兄弟》。通过在大量且多样化的程序生成关卡上训练近端策略优化（PPO）代理，这些代理在泛化到未见过关卡方面表现出改进。使用人类游戏数据通过扩散奖励对抗模仿学习（DRAIL）进行进一步微调，在保留其核心游戏风格的同时，提高了代理在动作层面的类人行为。 AI
影响 这项研究展示了游戏AI在泛化能力和类人行为方面的改进，可能影响代理训练方法。
排序理由 该集群描述了一篇研究论文，其中详细介绍了一种新颖的游戏AI代理训练方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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- Diffusion-Reward Adversarial Imitation Learning
- Draillant
- Proximal Policy Optimization
- Super Mario Bros.
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