米哈游团队联合高校开源游戏操作AI研究GameScaling
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米哈游团队联合高校开源游戏操作AI研究GameScaling
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AI 综述
米哈游崩坏项目AI研发团队的实习生联合清华大学、北京大学、香港大学等高校研究者，在GitHub和arXiv发布了开源项目及论文GameScaling，研究模型规模、数据量与游戏多样性对AI游戏操作能力的影响。研究以Qwen3.5视觉语言模型为基础训练AI玩游戏，对比了8亿至270亿参数的四种模型，以及50至1600小时不同规模的训练数据。
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最新进展10月23日 16:24
米哈游崩坏项目组实习生联手清北高校，开源 GameScaling 游戏操作 AI 研究成果报道时间线
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10月23日
- 36氪 · AI米哈游崩坏项目组实习生联手清北高校，开源 GameScaling 游戏操作 AI 研究成果
米哈游崩坏项目 AI 团队实习生联合清华大学、北京大学、香港大学等高校研究者在 arXiv 发布 GameScaling 开源研究，以 Qwen3.5 视觉语言模型为基础训练 AI 玩游戏，并对比 8 亿至 270 亿参数四种模型和 50 至 1600 小时不同规模的训练数据。
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