强化学习Agent系列（一）——PyGame游戏编程，Python 贪吃蛇制作实战教学
强化学习Agent系列（一）——PyGame游戏编程，Python 贪吃蛇制作实战教学 文章目录 强化学习Agent系列（一）——PyGame游戏编程，Python 贪吃蛇制作实战教学 一、前言 1、pygame介绍 2、 安装Pygame 3. Pygame常用模块 二、pygame 入门 1、窗口初始化与事件初认识 2、创...
【AI Agent教程】【MetaGPT】案例拆解：使用MetaGPT实现“狼人杀“游戏（1）- 整体框架解析
大家好，我是 同学小张，持续学习C++进阶知识和AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，共同学习和进步。 本文来学习一下MetaGPT的一个实战案例 - 狼人杀游戏，该案例源码已经在 MetaGPT GitHub开源代码 中可以看到。 0. 狼人杀游戏规则 不了...
【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】6. 多智能体实战 - 基于MetaGPT实现游戏【你说我猜】（附完整代码）
本系列文章跟随《MetaGPT多智能体课程》（https://github.com/datawhalechina/hugging-multi-agent），深入理解并实践多智能体系统的开发。 本文为该课程的第四章（多智能体开发）的第四篇笔记。今天我们来完成第四章的作业： 基于 env 或 team 设计一个你的多智能体团队，尝试让他们完成 你画我猜文字版 ，要求其中含...
DeepMind首发游戏AI智能体SIMA：开启虚拟世界的智能探索之旅
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抢鲜评测AgentScope：Agent+游戏制作+视频生成的新范式
LLM-Powered Agent凭借长期记忆+自主规划+自动执行等特性，是探索人工通用智能(AGI)的可能途径之一；而Multi-Agent让多个agent通讯来实现协作，也模拟了人类社交及工作协同场景，旨在探索更高质高效的人机协作模式。 AgentScope，作为一个开源Multi-Agent框架，探索基于大模型在游戏制作、视频生成等场景的应用，让我们抢鲜看看体验如何~ ...
分享4个策略经营、5动作冒险、8角色扮演、8体育竞速、18飞行射击和30棋牌安卓游戏源码
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《Android 游戏开发大全（第二版）》——6.4节角色扮演游戏
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强化学习怎样在探索和利用之间找到平衡？OpenAI 推出了大型多智能体游戏环境 Neural MMO
雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：OpenAI 于今日发布了 Neural MMO，它是一个为强化学习智能体创建的大型多智能体游戏环境。该平台支持在一个持久、开放的任务中使用大规模且数量可变的智能体。将更多的智能体和物种囊括到环境中可以更好地执行探索任务，促进多种生态位的形成，从而增强系统整体的能力。 近年来，多智能体环境已经成为深度强化学习的一个有效的研究平台。虽然该领域目前已经...
用自然语言指导强化学习agent打游戏，这是斯坦福的最新研究
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 斯坦福大学计算机科学系的三位学者，在近日发表的论文中，介绍了一个打Atari游戏的深度强化学习agent，不同之处是，这个agent听从自然语言的指导。 人类的学习，不是处在真空隔离、毫无互动的状态中，相反我们生活在一个复杂的因果世界。在人类的学习中，会得到来自他人的自然语言指导。 基于上述想法，斯坦福的三位学者想要探索能够接受自然语言指令的人工智...
DeepMind发布新论文：嘈杂网络让智能体成为游戏大咖
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 近日，谷歌DeepMind团队的Meire Fortunato、Mohammad Gheshlaghi Azar、Bilal Piot等12人在ArXiv上发表了一篇新论文，主要探索了嘈杂网络(Noisy Networks, NoisyNet)以及在游戏中应用的表现。 量子位将论文中部分内容整理编译，与大家分享。 论文摘要 本文提出了NoisyNet...
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