米哈游训练游戏AI！能玩我的世界，还能打DOOM

最近，米哈游崩坏AI研发团队联合清华大学等高校，公开了一项名为GameScaling的研究成果。

研究团队利用80款游戏的操作数据，训练出一系列能够自主玩游戏的AI模型。

它可以直接观察游戏画面，结合此前的操作记录，判断下一步该做什么，再通过键盘和鼠标指令控制角色。

比如在《我的世界》中，AI需要寻找资源、采集材料，再按照配方合成道具。遇到敌人时，还要根据战斗情况调整移动方向和攻击动作。

而在《DOOM》中，AI需要连续识别敌人位置，控制角色移动、瞄准和射击，对反应速度和操作连贯性的要求更高。

在《我的世界》的30项任务测试中，经过专项训练的27B模型，平均成功率达到了63.3%。

研究团队还测试了AI在《DOOM》以及陌生游戏中的表现，发现多游戏训练有助于提升AI在相近游戏之间的操作迁移能力。

这意味着AI可以利用此前积累的游戏经验，适应不同的操作方式和任务目标，减少对单款游戏专门训练的依赖。

而且，GameScaling还针对实时操作进行了优化，减少AI思考时的等待时间，让角色能够更连贯地执行动作。

目前，团队已经开源了8个不同版本的模型及推理代码。

未来，这类能够直接观察、理解并操作游戏的AI，有望应用于游戏自动化测试、智能NPC以及AI陪玩等场景。