Скачать GPA LM - Скачать исходный код GPA LM

GPA LM

Другой исходный код

1.0.0

Скачать

Опрос по игровым агентам и крупным моделям: методы, приложения и проблемы

? Скоро : добавьте вступление в каждую статью в одну предложение.

[Arxiv] ♦ [pdf]

? Новости

[2024/02/06] Создание этого репозитория для сохранения списка статей на агентах на основе LLM для игры в игру. Скоро появится больше документов!

2024/08

[2024/08/07] Optimus-1: гибридная мультимодальная память, уполномоченные агентами, преуспевают в задачах с длинным опор. [Paper] [Код]

2024/07

[2024/07/21] VideoGameBunny: На пути к Vision Assistants для видеоигр. [Paper] [Код]
[2024/07/05] Autoverse: Evolvesable Game Language для обучения надежным воплощенным агентам. [бумага]
[2024/07/02] Колыбель: расширение возможностей агентов Фонда для общего контроля компьютера. [бумага] [Проект]

2024/06

[2024/06/20] Два жирафа в грязном поле: использование игровой игры для исследования ситуации в больших мультимодальных моделях. [бумага]

2024/05

[2024/05/23] к эффективному заземлению LLM для воплощенного многоагентного сотрудничества. [бумага] [Проект]
[2024/05/11] Приглашение: пилотное исследование о оведущего LLM-одобряющего агента в значимой энергетической игре. [бумага]

2024/04

[2024/04/17] AgentKit: Протокол с графиками, а не кодированием. [Paper] [Код]
[2024/04/16] Самопроизводная адвокационная языковая игра улучшает рассуждения LLM. [Paper] [Код]

2024/03

[2024/03/23] Оцените LLMS в режиме реального времени с Street Fighter III. [код]
[2024/03/19] воплощенные агенты LLM учатся сотрудничать в организованных командах. [бумага]
[2024/03/18] Могут ли автономные агенты с автономными агентами LLM-августа? [бумага]
[2024/03/18] Enven: генерирование и адаптация среда через LLMS для обучения воплощенных агентам. [бумага]
[2024/03/18] MinedReamer: Learning для выполнения инструкций через цепочку имагирования для управления моделируемым миром. [Paper] [Код]
[2024/03/14] Масштабирование инструктационных агентов во многих моделируемых мирах. [бумага]
[2024/03/13] Иерархическая автореганизационная система для открытой многоагентной навигации. [бумага]
[2024/03/13] Sotopia-$ pi $: интерактивное изучение социально интеллектуальных языковых агентов. [Paper] [Код]
[2024/03/08] Будет ли GPT-4 Doom? [Paper] [Код]
[2024/03/05] к общему управлению компьютером: мультимодальный агент для Red Dead Redemption II в качестве тематического исследования. [бумага] [Проект]
[2024/03/01] Игра в Nethack с LLMS: потенциал и ограничения в качестве агентов с нулевым выстрелом. [Paper] [Код]

2024/02

[2024/02/29] RL-GPT: интеграция обучения подкрепления и кода-политика. [бумага]
[2024/02/27] Agent-Pro: Learning для развития посредством размышлений и оптимизации на уровне политики. [Paper] [Код]
[2024/02/21] PCA-Bench: оценка мультимодальных крупных языковых моделей в цепочке восприятия-изначения. [Paper] [Код]
[2024/02/20] Что если у LLMS разные мировоззрения: моделирование инопланетных цивилизаций с агентами на основе LLM. [Paper] [Код]
[2024/02/07] S-Agents: самоорганизующие агенты в открытых средах. [бумага]
[2024/02/04] Увеличивайте рассуждения для крупных языковых моделей в игровом оборотне. [бумага]
[2024/02/02] Pokéllmon: агент по человеческому или имуществу для сражений с покемонами с большими языковыми моделями. [Paper] [Код]

2024/01

[2024/01/31] Swarmbrain: воплощенный агент для стратегической игры в реальном времени Starcraft II с помощью крупных языковых моделей. [бумага]
[2024/01/19] CivRealm: Одиссея для обучения и рассуждения в цивилизации для агентов, принимающих решения. [Paper] [Код]
[2024/01/17] Поиск экземпляров ошибок в игровых репозиториях. [статья] [Данные]
[2024/01/04] Pokergpt: сквозной легкий решатель для многопользовательского Texas Hold'em через большую языковую модель. [бумага]

2023/12

[2023/12/29] Сотрудничество на лету: изучение языковых агентов для специальной командной работы в игре Avalon. [бумага]
[2023/12/23] Иерархический языковой агент LLM для координации человека-аи в реальном времени. [бумага] [Проект]
[2023/12/19] Большие языковые модели играют в Starcraft II: тесты и подход цепочки обобщения. [бумага]
[2023/12/14] Auto MC-Reward: автоматизированный дизайн плотного вознаграждения с большими языковыми моделями для Minecraft. [бумага]
[2023/12/12] MP5: многомодальная открытая система воплощенной в Minecraft посредством активного восприятия. [Paper] [Код]
[2023/12/08] Аполлон Оракул: Поиск авогментов в мультиагентных дебатах. [Paper] [Код]
[2023/12/08] Glitchbench: Могут ли крупные мультимодальные модели обнаружить сбои видеоигр? [Paper] [Код]
[2023/12/07] Основная структура для изучения восприятия игроков диалога, сгенерированного LLM, в коммерческих видеоиграх. [Paper] [Веб -сайт]
[2023/12/05] Творческие агенты: расширение прав и возможностей агентов с воображением для творческих задач. [Paper] [Код]
[2023/12/04] Визуальные кодеры для эффективного имитационного обучения в современных видеоиграх. [бумага]
[2023/12/02] Построение открытого воплощенного агента посредством языковой политической адаптации. [бумага]
[2023/12/01] Расшифровка цифровых детективов: понимание поведения LLM и возможностей в многоагентных загадочных играх. [бумага]

2023/11

[2023/11/28] Война и мир (Waragent): многоагентное моделирование мировых войн с крупным языком. [Paper] [Код]
[2023/11/26] См. И подумайте: воплощенный агент в виртуальной среде. [Paper] [Код]
[2023/11/20] DesignGPT: многоагентное сотрудничество в дизайне. [бумага]
[2023/11/14] Магия: исследование многоагментной модели с большой языком в области познания, адаптивности, рациональности и сотрудничества. [Paper] [Код]
[2023/11/10] Джарвис-1: мультизадачные агенты открытого мира с моделями с мультимодальными языками с авокуменой памяти. [Paper] [Код]
[2023/11/08] адаптируется: с учетом разложения и планирования с языковыми моделями. [Paper] [Код]

2023/10

[2023/10/31] Используя слова «Угадающие игры» для оценки интеллекта крупных языковых моделей. [Paper] [Код]
[2023/10/29] Языковые агенты с подкреплением обучения для стратегической игры в игре оборотня. [бумага]
[2023/10/23] Расследование, основанное на LLM: сотрудничество и конфронтация в игровом процессе Avalon. [бумага]
[2023/10/20] Steve-Eye: оснащение воплощенных агентов на основе LLM визуальным восприятием в открытых мирах. [Paper] [Код]
[2023/10/18] Сотопия: интерактивная оценка социального интеллекта в языковых агентах. [Paper] [Код]
[2023/10/16] символ-llm: тренировочный агент для ролевой игры. [Paper] [Код]
[2023/10/13] Llama Rider: Spurring крупные языковые модели для изучения открытого мира. [бумага]
[2023/10/12] GameGPT: многоагентная совместная структура для разработки игр. [бумага]
[2023/10/12] Гроот: научиться следовать инструкциям, просмотрев видеоролики. [Paper] [Код]
[2023/10/12] Осьминог: воплощенный программист на языке зрения из экологической обратной связи. [Paper] [Код]
[2023/10/10] Метагенты: моделирование взаимодействия человеческого поведения для координации, ориентированной на задачи на основе LLM, посредством совместных генеративных агентов. [бумага]
[2023/10/09] Гуманоидные агенты: платформа для моделирования человеческих генеративных агентов. [Paper] [Код]
[2023/10/08] Avalonbench: оценка LLM, играющих в игру в Авалон. [Paper] [Код]
[2023/10/06] Осторожное любопытство: новый подход к человеческому агенту игрового процесса. [Paper] [Код]
[2023/10/05] Координирование LLM: оценка и анализ многоагентных координационных способностей в моделях крупных языков. [Paper] [Код]
[2023/10/03] Агенты LYFE: генеративные агенты для недорогих социальных взаимодействий в реальном времени. [бумага]
[2023/10/03] На пути к принятию решений в скворе с помощью мультимодальной большой языковой модели: исследования с GPT4-Vision и за ее пределами. [Paper] [Код]
[2023/10/02] SmartPlay: эталон для LLMS в качестве интеллектуальных агентов. [Paper] [Код]
[2023/10/02] Игра Авалона «Мысли: битва против обмана через рекурсивное созерцание». [бумага]
[2023/10/01] Rolellm: сравнительный анализ, выявление и улучшение ролевых способностей крупных языковых моделей. [Paper] [Код]

2023/09

[2023/09/29] Adarefiner: рефлексионные решения языковых моделей с адаптивной обратной связью. [Paper] [Код]
[2023/09/29] Мотив: Внутренняя мотивация от обратной связи искусственного интеллекта. [Paper] [Код]
[2023/09/29] LLM-Deliberation: оценка LLM с интерактивными многоагентными переговорами. [Paper] [Код]
[2023/09/29] Подозрение-агент: игра в несовершенные информационные игры с теорией ума, зная GPT-4. [Paper] [Код]
[2023/09/29] Автогенты: структура для автоматического генерации агента. [Paper] [Код]
[2023/09/21] Истинное знание происходит от практики: выравнивание больших языковых моделей с воплощенной средой посредством обучения подкреплению. [Paper] [Код]
[2023/09/18] Mindagent: возникающее игровое взаимодействие. [Paper] [Код]
[2023/09/14] Агенты: рамка с открытым исходным кодом для автономных языковых агентов. [Paper] [Код]
[2023/09/09] Изучение крупных языковых моделей для общения: эмпирическое исследование оборотня. [бумага]

2023/08

[2023/08/23]-это хорошие игроки в покер CATGPT и GPT-4?-анализ перед FLOP. [бумага]
[2023/08/22] Proagent: построение проактивного кооперативного ИИ с использованием крупных языковых моделей. [Paper] [Код]
[2023/08/21] Agentverse: облегчение многоагентного сотрудничества и изучение возникающего поведения у агентов. [Paper] [Код]
[2023/08/19] GameEval: оценка LLMS в разговорных играх. [Paper] [Код]
[2023/08/16] Autogen: Включение приложений LLM следующего поколения через многоагентную структуру разговора. [бумага]
[2023/08/15] Calypso: LLMS как помощники мастера подземелья. [бумага]
[2023/08/08] Агентсими: песочница с открытым исходным кодом для оценки модели большой языка. [бумага]
[2023/08/01] Метагпт: метапрограммирование для многоагентной совместной структуры. [Paper] [Код]

2023/07

[2023/07/24] Tachikuma: Понимание сложных взаимодействий с многоуровневыми и новыми объектами с помощью крупных языковых моделей. [бумага]
[2023/07/21] Селективное восприятие: оптимизация описаний состояний с обучением подкрепления для субъектов модели языка. [бумага] [Проект]
[2023/07/12] Sayplan: заземляя большие языковые модели с использованием 3D -графиков сцены для масштабируемого планирования задач. [бумага]
[2023/07/05] Создание кооперативных воплощенных агентов модульно с большими языковыми моделями. [Paper] [Код]
[2023/07/04] TAPA: Планирование воплощенного задачи с большими языковыми моделями. [Paper] [Код]

2023/06

[2023/06/20] Sprint: масштабируемая политика предварительно обучение через рецензирование языковых инструкций. [Paper] [Код]
[2023/06/15] ChessGPT: соединение политического обучения и языкового моделирования. [Paper] [Код]
[2023/06/02] Omni: открытость через модели человеческих представлений о интересности. [Paper] [Код]
[2023/06/01] Стив-1: Генеративная модель для будущего текста в Minecraft. [Paper] [Код]

2023/05

[Май-23] Коттедж: Поколение последовательных текстовых приключений. [Paper] [Код]
[2023/05/30] Alphablock: воплощенное в создании визуально-языковых рассуждений в манипуляциях с роботами. [бумага]
[2023/05/26] Игра в повторяющиеся игры с большими языковыми моделями. [бумага]
[2023/05/25] Voyager: открытый воплощенный агент с большими языковыми моделями. [Paper] [Код]
[2023/05/25] Призрак в Minecraft: обычно способные агенты для среды открытого мира с помощью крупных языковых моделей с текстовыми знаниями и памятью. [Paper] [Код]
[2023/05/24] Весна: изучение документов и рассуждений для игры. [Paper] [Код]
[2023/05/23] Улучшение фактов и рассуждений в языковых моделях с помощью многоагентных дебатов. [Paper] [Код]
[2023/05/17] Улучшение переговоров по модели языка с самостоятельным и в контексте обучения на обратной связи с искусственным интеллектом. [Paper] [Код]
[2023/05/09] Tidybot: персонализированная помощь робота с большими языковыми моделями. [Paper] [Код]
[2023/05/01] Ковчег: дополненная реальность с интерактивной эмоциональной способностью знания. [бумага]

2023/04

[2023/04/07] Генеративные агенты: интерактивная симулякра человеческого поведения. [Paper] [Код]
[2023/04/06] Могут ли большие языковые модели хорошо играть в текстовые игры? Текущие современные и открытые вопросы. [Paper] [Код]
[Апрель-23] Персонализированное поколение квестов и диалога в ролевых играх: подход на основе моделей на графиках и языке знаний. [Paper] [Код]

2023/03

[2023/03/31] Верблюд: Коммуникативные агенты для «разума» исследования общества крупного языкового модели. [Paper] [Код]
[2023/03/29] Обучение и планирование навыков для подкрепления навыков. [Paper] [Код]
[2023/03/06] Palm-E: модель воплощенного мультимодального языка. [бумага]

2023/02

[2023/02/13] Руководство предварительной подготовки в обучении подкрепления с большими языковыми моделями. [Paper] [Код]
[2023/02/12] Mariogpt: открытый генерация Text2Level через крупные языковые модели. [Paper] [Код]
[2023/02/03] Опишите, объясните, планируйте и выберите: интерактивное планирование с LLMS позволяет многозадачному открытому миру. [Paper] [Код]

2023/01

[2023/01/28] Do воплощенные агенты мечтают о пикселированных овец: принятие решений с использованием мирового моделирования языка. [бумага]
[2023/01/21] Управление многозадачным управлением открытого мира посредством прогнозирования обучения и адаптивного горизонта. [Paper] [Код]

2022

[2022/11/22] Игра на уровне человека в игре дипломатии, объединяя языковые модели со стратегическими рассуждениями. [бумага]
[2022/11/21] Приобретение роботизированных навыков посредством увеличения инструкций с помощью моделей на языке зрения. [бумага]
[2022/10/24] Emergent World Prevations: Изучение модели последовательности, обученной синтетической задаче. [Paper] [Код]
[2022/10/05] Большие языковые модели-это довольно хорошие детекторы ошибок в видеоиграх с нулевым выстрелом. [Paper] [Код]
[2022/08/08] Социальная симулякра: создание населенных прототипов для систем социальных вычислений. [бумага]
[2022/07/12] Внутренний монолог: воплощенные рассуждения посредством планирования с языковыми моделями. [бумага]
[2022/06/23] Видео предварительное подготовку (VPT): научиться действовать, просмотрев немеченые онлайн -видео. [бумага]
[2022/06/07] Minedojo: здание открытых воплощенных агентов с знаниями в интернете. [Paper] [Код]

Цитирование

Если вы найдете этот репозиторий полезным, пожалуйста, цитируйте нашу статью:

 @misc{xu2024survey,
      title={A Survey on Game Playing Agents and Large Models: Methods, Applications, and Challenges},
      author={Xinrun Xu, Yuxin Wang, Chaoyi Xu, Ziluo Ding, Jiechuan Jiang, Zhiming Ding, Börje F. Karlsson},
      year={2024},
      eprint={2403.10249},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.AI}
}

Контакт

Börje F. Karlsson @tellarin: [email protected]
Xinrun xu @xinrunxu: [email protected]

Расширять

Дополнительная информация

Версия 1.0.0
Тип Другой исходный код
Время обновления 2025-03-09
размер 1.77MB
От Github

Связанные приложения