BehaviorFormer

新AI模型BehaviorFormer识别出Minecraft中23种不同的玩家行为

研究人员开发了BehaviorFormer，一种将下一个词元预测Transformer与深度聚类相结合的新方法，用于识别开放式游戏中的独特行为模式。该方法应用于一个涉及26名玩家的Minecraft会话，成功发现了23种独特行为模式。这些模式被进一步归类为七个可解释的组，包括静止、漫游、采矿和耕种行为，证明了该模型能够将自监督表示提炼成清晰可分离的聚类。