#游戏AI
清华团队展示了AI如何通过学习比赛回放提升游戏表现，详细回放反馈比单纯胜负记录效果好得多。
两个 AI 在星际争霸里打真·实时对战，不暂停、还有战争迷雾限制，Agent 架构细节也写清楚了，做 Agent 的都该看看。
Faynt是首个能控制全部26个任天堂格斗游戏角色的AI模型，胜率超98%，还开源了代码和锦标赛平台。
朋友，这篇论文讲的是怎么用新模型让游戏里的路径规划更智能，还结合了物理稳定性，挺有意思的。
这篇论文发现近似值迭代(AVI)在多个棋类游戏中比 AlphaZero 更准确且成本更低，挑战了 MCTS 主导地位。
GPT-6 Astra自己玩通关了Portal游戏，24小时内搞定，还开源了代码。
看 GPT-6 Astra 如何一步步通关 Portal，花了近两万美元的 token 值不值？
DeepMind结合15年游戏AI研究，与游戏工作室合作，带来突破性游戏玩法，值得一试！
想让游戏世界模型长时间不崩？Marionette把状态、几何、外观分开处理，加规则就能修穿模，实测穿透降66%。
EpochAI 让 GPT-5.6 Sol 直播打《Slay the Spire》，周四有解说，看看 AI 怎么玩策略游戏，挺新鲜的。
AlayaWorld 开源了 15B 模型，你可以直接用语言让游戏里天黑、召唤白熊，甚至让洪水淹没沙漠。试试看，这可能是未来游戏交互的新方向。
这篇论文给做游戏AI的同行提供了一个很实用的优化思路：不用固定分配计算资源，而是根据搜索情况动态调整，实测对三个桌游都有明显提升。
英伟达这个 ACE 游戏 AI 队友 SDK 挺实在，中端 RTX 3060 就能本地跑，还接入了虚幻引擎 5，PUBG 里已经在用了。
阿里新出的HappyOyster 1.0，能让你在游戏和互动剧里回溯剧情、控制场景，比之前版本多了两种玩法模式。
游戏开发者或AI从业者值得关注——英伟达正将物理AI和RTX Spark笔记本带入游戏合作，可能改变游戏开发和玩家体验的方式。
游戏AI团队终于有了可落地的NPC个性控制方案——单策略支持数千角色且推理速度比LLM快22倍，做开放世界或模拟游戏的开发者可以直接在UE5中复现。
DeepMind 选 Eve Online 做 AI 沙盒，说明复杂游戏环境是测试智能体长期规划的好地方，做游戏 AI 或强化学习的开发者值得关注这个实验场。
该事件展示了强化学习在复杂博弈中的突破，OpenAI Five 从 1v1 扩展到 5v5 团队对抗，表明 AI 可迁移学习策略能力。对 AI 从业者而言，这验证了自我博弈训练范式的有效性，并为多智能体协作研究提供了基准。
此事件是强化学习在复杂策略游戏中的重大突破，证明了无人工编码的AI能够通过自我学习达到超人水平。它对AI通用性（代码不依赖特定游戏）和未来应用（如机器人交互）有深远启示。