Шанувальник Балатро стверджує, що вони навчили симуляцію мозку плодової мушки від Google, щоб перемогти в грі – навчання з підкріпленням наразі має 20% успіху.
Менш ніж через два тижні після того, як Google опублікував повну карту мозку та центральної нервової системи дорослої мухи-самця, ми бачили любителів, які працюють над структурою всюди: від перетворення плодової мушки на денного трейдера до навчання паралельному паркуванню. Тепер один Балатро шанувальник каже, що вони навчили структуру за допомогою ігрового алгоритму, який зараз становить комфортні 20%.
Відома плодова мушка перемогла Балат від р/балатро
Гравець поділився прискореним відео моделі, яка, здається, грає в гру. Грунтуючись на відео, гравець обрав найнижчу складність (Білу колоду) і Червону колоду. Ми вже бачили, як модель OpenAI GPT-6 «Astra» перемогла гру на Black Deck на складності Gold Stack, яка зазвичай вважається найскладнішою комбінацією в грі.
ActualAerie1011, користувач Reddit, який поділився відео, каже, що вони навчили модель за допомогою навчального алгоритму, який вони розробили, щоб виявити корисні насіння Balatro. Як і інші ігри типу roguelike, Balatro є випадковим, тому такі алгоритми можуть виявляти унікальні яйця та потенційно призводити до дуже високих балів (включно з обмеженням балів у грі). І мозковий пристрій (коннектом разом із реальною моделлю) і алгоритм відтворюють затравку для тренування мозку. Потім результати порівнюються, і модель мозку винагороджується або карається на основі її вибору.
Нові відео відОбладнання Тома
Наразі користувач каже, що мозок має 20% успіху при випадкових появах, ймовірно, на тій самій складності, що й White Stack/Red Deck. Користувач каже, що модель нічого не знає про насіння, крім того, що відразу видно на екрані, і що навчання триває. «Фруктове пюре повертається сильнішим і розумнішим», — написали вони в коментарі до свого оригінального допису.
Це вражаючий результат, хоча деякі коментатори скептично ставляться до проекту. Player не надав багато деталей про те, як вони навчили модель, окрім того, що згадано вище, а також жодних репозиторіїв для проекту чи посилань на інші проекти з відкритим кодом, які вони використовували. Для цього це незвідана територія Балатро; такі проекти, як BalatroBot і BalatroLLM, доступні вже майже рік.
Ми зв’язалися з ActualAerie1011, щоб дізнатися, чи можуть вони надати більше деталей про те, як вони тренували модель, і ми оновимо цю історію, коли отримаємо відповідь.
Хоча Балатро виглядає досить просто, але напрочуд важко зробити так, щоб модель була придатною для гри, особливо на вищих рівнях складності. Основні правила гри та підрахунок рук у покер нескладні. Однак складна взаємодія між пранкерами (привілеї, які допомагають вам отримувати вищі бали), як замовляти та заробляти бали, а також особливі умови, як-от здібності босів і тимчасові/постійні розіграші, роблять приєднання до високої планки навіть для гравців-людей, а тим більше для моделі ШІ.
Отримуйте найкращі новини та докладні огляди Tom’s Hardware просто у свою поштову скриньку.
Подальші дії Пристрій Тома в Новинах Googleабо Додайте нас як бажаний ресурсщоб отримувати останні новини, аналізи та огляди на наших каналах.
години підтвердження? Ймовірно, це станеться після розгортання Ви тестуєте на виробництві? Корпорація Майкрософт скасувала зміну конфігурації після того, як деякі…
Парфенон, безсумнівно, є одним із найвідоміших архітектурних подвигів в історії, але одна деталь його структурної геніальності є повним обманом. Понад…