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[AI学术] FootsiesGym:开源对战游戏基准测试平台

发布于:2026-07-08 22:00 最后更新:2026-07-09 03:24
#AI #Open Source #Reinforcement Learning

摘要

我们推出了FootsiesGym,一个用于学习非平凡的双人零和不完全信息游戏的开源环境。该环境基于HiFight的简约2D格斗游戏Footsies,专注于格斗游戏中中立玩法的循环、非传递性战略互动,同时保持足够简单以便高效分析。

我们提供了一个向量化模拟器,使得在标准硬件上进行高吞吐量训练成为可能,从而使该环境变得可访问且可复现。我们描述了环境的设计,基准测试了几种强化学习算法,并讨论了该环境所开启的研究方向。

代码可在此获取:FootsiesGym GitHub

博主点评: FootsiesGym的推出为研究不完全信息游戏提供了一个重要的实验平台,尤其是在强化学习领域。其代码的开源性和高效性将吸引更多研究者的关注,推动相关技术的发展与应用。

原文链接: https://arxiv.org/abs/2607.06514

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