腾讯TiG框架:AI玩转王者荣耀,DeepSeek/Qwen练就战略思维
10 月 4 日消息,据 decoder 今天报道,腾讯研究人员最近用《王者荣耀》游戏作为训练平台,探索如何让 AI 在游戏中学会“战略性思考”,研究全新 TiG(Think in Games)框
10月4日最新消息,腾讯AI实验室在其最新研究中创新性地选取了《王者荣耀》这款热门MOBA游戏作为实验平台,开发了名为TiG(Think in Games)的全新AI训练框架。这项突破性研究成果已在Hugging Face和arXiv两大权威学术平台正式发布。

研究团队在论文中指出,当前AI系统存在明显的认知断层问题:传统游戏AI虽然在操作执行层面表现出色,但缺乏真正的战略思考能力;而大语言模型虽能进行战术推演,却难以将思考转化为具体游戏行为。TiG框架的创新之处在于实现了AI思考与行动的同步闭环。

实验设计中,研究人员精选了《王者荣耀》中40个典型战术场景,包括上路压制、暴君争夺、高地防守等核心战术行为。为确保数据公正,样本中胜负场次保持均衡。AI不仅需要做出正确的战术选择,还必须给出符合游戏逻辑的战略分析。

训练过程采用创新性的双阶段模式:第一阶段通过监督学习让AI掌握基础决策模式;第二阶段引入激励机制进行强化学习,正确决策获得1分奖励,错误则不计分,以此巩固模型的战术判断能力。

研究团队对比测试了Qwen系列多个版本的语言模型(7B/14B/32B参数),并以DeepSeek-R1大模型作为基准参照。实验创新性地采用"群体相对策略优化"(GRPO)技术,通过DeepSeek-R1生成的高质量训练数据进行策略优化。

令人惊喜的是,经TiG框架训练的AI不仅能执行战术动作,还展现出类人的战术解说能力。例如,AI会分析指出:"对方下路防御脆弱,适合发起突袭,但要警惕敌方打野反蹲。"值得注意的是,这些AI在获得游戏智能提升的同时,原有的语言理解和逻辑推理能力完全保留。

最终测试数据验证了TiG框架的有效性:
对照组DeepSeek-R1:86.67%决策正确率
Qwen3-14B:90.91%的正确率表现最为突出
Qwen2.5-32B:准确率提升幅度达20.17个百分点
Qwen2.5-14B:准确率提升29.87个百分点的飞跃式进步
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