[LG] Toward Human-AI Alignment in Large-Scale Multi-Player Games
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人工智能在大规模多人游戏中的人机对齐是创造可信赖AI智能体的关键。通过可解释的任务集框架，提出了一种评估人机协同的方法，着重于高级行为任务而非低级策略。分析了Xbox游戏《Bleeding Edge》的大量人类游戏数据，发现了复杂任务空间中的行为模式。训练了一个使用预训练因果transformer的AI智能体来玩《Bleeding Edge》，并测量其行为。将人类和AI的游戏行为投影到提出的行为空间中进行比较和对比。发现虽然人类玩家在战斗-逃避和探索-利用行为上存在变化，但AI玩家往往趋向于一致性。此外，AI智能体主要参与单人游戏，而人类通常参与合作和竞争的多人模式。这些明显的差异强调了对AI在与人类对齐的应用中进行可解释性评估、设计和整合的必要性。本文研究推进了AI和特别是生成式AI研究中的对齐讨论，为多人游戏中可解释的人机对齐提供了可衡量的框架。

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城郊的秋景
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拉兹洛·梅德扬斯基




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Autumn at the Edge of a City (1895–1900)

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Autumn at the Edge of a City (1895–1900)



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19-20世纪｜匈牙利画家｜风景画｜外国美术史



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