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El equipo de NUS publica el estándar de GameWorld, evaluando agentes de IA multimodales en 34 juegos de navegador
GameWorld incluye 34 juegos de navegador diversos y 170 tareas, y proporciona métricas verificables basadas en el estado subyacente del juego para cada tarea, con el fin de lograr una evaluación objetiva de los resultados.
El equipo de investigación probó dos tipos de interfaces de agentes: uno es el agente de "uso de computadora" que produce instrucciones de teclado y ratón directamente, y el otro es un agente multimodal general que opera en un espacio de acciones semánticas mediante análisis semántico.
En una prueba a gran escala de 18 combinaciones de "modelo-interfaz", los resultados mostraron que incluso los agentes de IA con mejor rendimiento actualmente están muy por debajo del nivel humano en capacidades de juego.
El estudio también reveló desafíos severos en aspectos como la latencia en la interacción en tiempo real, la sensibilidad a la memoria contextual y la efectividad de las acciones en los agentes de juego.
El artículo relacionado y el código del proyecto ya están disponibles públicamente en Hugging Face y GitHub. (Fuente: BlockBeats)
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