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从 Atari 到 EVE Online：谷歌 DeepMind 回顾 15 年游戏 AI 研究
谷歌 DeepMind 回顾自 2010 年成立以来的游戏 AI 研究，从学会 49 款 Atari 游戏的 DQN、击败李世石的 AlphaGo，到能听懂自然语言指令、由 Gemini 驱动的通用游戏智能体 SIMA 2。
DeepMind 介绍了与 EVE Online 开发商 Fenris Creations 的研究合作，认为这个持续 20 多年的多人宇宙适合研究持续学习、长期记忆、长程规划和多智能体协作；合作已推出基于 Gemini 的新手指引系统，后续研究先在与真实玩家隔离的离线实例中进行。
要点
- DQN 直接从像素学会 49 款 Atari 游戏。
- SIMA 2 由 Gemini 驱动，可听懂语言指令。
- 与 EVE Online 开发商 Fenris Creations 合作。
- 研究方向含持续学习、记忆与长程规划。
- 研究先在离线实例中进行，不影响玩家。
原文：From Atari to EVE Online: Building on 15 Years of AI Research in Games
Games have always been a mirror for intelligence.
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