Transformer能否推理引争议,DeepMind连夜更新论文开源数据集...

博弈树将每一个棋局状态表示为节点,每下一步棋则从一个节点移动到对应的子节点,通过穷举所有可能的步骤,构建出一个庞大的树状结构。然而,棋类游戏的复杂性让这种全量搜索变得几乎不可行。为了解决这个问题,约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)提出了著名的α-β剪枝算法。这种算法的核心在于,在绘制博弈树的同时进行计算...

畅销榜TOP 1新游如何让玩家沉迷?制作组:让AI先玩10亿次

学马仕的课程玩法,可以看做马尔可夫决策过程(MDP)来进行建模。这个模型会根据当前的「状态」和「行动」,精确得出下一个「状态」。将上述模型与蒙特卡罗树方法(MCTS)的博弈树搜索方法相结合,我们可以不断接近更精确的最优行为。顺便一提,其背后的原理与计算机读取将棋或围棋的走法相同。但上述方法的问题是计算时间...

诺奖得主代表作《政治发展的经济分析》:第八章 中产阶级的作用

图8.1画出了博弈树。有两个新元素:(1)富人现在有两个民主化决策:不完全的和完全的;(2)关键的革命决策由中产阶级制定,因为如果它从革命联盟中退出,革命被假定是不会发生的。为了保持博弈树的相对简单性,我们略去了穷人的革命行动。我们也试图通过用向量来表示支付的方式使博弈树尽可能简单。因此,支付Vi(R,μ)=...

MIT惊人证明:大语言模型就是世界模型?LLM竟能理解空间和时间

使用Llama2系列模型，研究人员训练了线性回归探针（probe），研究了这些地点和事件在模型每一层的名称的内部激活，来预测它们的真实世界位置或时间。这些探索性的实验揭示了模型在整个早期层中构建空间和时间表征的证据，然后在模型中点附近达到稳定状态（plateauing），这个过程的结果在较大的模型的表现始终优于较小...

大语言模型就是「世界模型」?吴恩达观点再被证实,LLM竟能理解空间...

为了研究这一点,研究人员进行了一系列稳健性检查,以了解探针如何在不同的数据分布上进行泛化以及在PCA组件上训练的探针如何执行。研究人员的研究结果表明,探针记住了这些概念的「绝对位置」,但模型确实具有一些反映「相对定位」的表征。换句话说,探针学习了从模型中的坐标到人类可解释坐标的映射。

谷歌工程师:AlphaGo是如何学会下围棋的

而蒙特卡洛树搜索是一个概率搜索算法,跟上面的博弈树搜索是一个套路的东西,只是用的是概率模型来进行更有效的搜索(www.e993.com)2024年11月14日。鼓励师太复杂了没看懂,那么您直接告诉我。。。他的贡献是什么吧?许丞建立了棋感是很重要的贡献。人和机器根本的不一致在于:如果你给他看一个图片;对于机器而言,他看到的都是0/1这样的二进...

厉害了,ChatGPT将彻底改变游戏行业,未来的游戏太酷了!

到20世纪80年代，博弈树搜索成为AI在棋类游戏中的突破。此后，随着机器学习的发展，AI开始在游戏中发挥更大的作用。最知名的对战就是使用了深度强化学习算法的AlphaGo击败了围棋世界冠军李世石，这也正式开启了人工智能时代。后来，生成式对抗网络（GAN）应用到游戏的角色模型、场景和纹理上，以此形成的逼真画面也让游戏...

AI“纳什”,在不透明博弈里吊打人类

“无模型”就意味着,DeepNash并没有试图在游戏中明确地模拟对手的状态。尤其是在博弈的早期阶段,当DeepNash对对手的棋子知之甚少时,这种建模即使可能完成,大概率也是无效的。而且,由于Stratego的博弈树复杂性如此之大,DeepNash无法采用其他AI在玩游戏时用的蒙特卡洛树搜索。后者正是AI在不太复杂的棋盘游戏和扑克中...