Factorio学习环境

简介:

基于《Factorio》游戏的大语言模型测试与学习环境

功能:

- **提供开放式挑战**:从基础自动化到复杂工厂的建设,处理每秒数百万资源单位的生产任务,测试模型在复杂环境下的能力。

- **设置两种评估协议**:Lab-play包含24个结构化任务,用于针对性评估特定能力;Open-play让模型在无预设终点的情况下,从无到有建设最大工厂,评估自主设定和实现复杂目标的能力。

- **支持程序交互**:通过Python API,模型可与环境直接交互,提交程序并接收反馈,以此优化策略。

- **评估模型能力**:通过生产得分和达成的里程碑,评估模型在规划、自动化和资源管理等方面的表现。

- **揭示模型局限性**:帮助研究人员发现模型在空间推理、错误恢复、长期规划等方面的不足。

- **促进研究发展**:开源平台及评估协议,为AI研究提供了新的工具和思路,推动相关领域发展。

需求人群:

"目标受众主要是AI研究人员、机器学习开发者以及对语言模型性能评估感兴趣的技术人员。对于AI研究人员,FLE为他们提供了一个全新的评估环境,有助于深入了解语言模型在复杂任务中的表现,为模型改进提供方向;机器学习开发者可以利用该环境测试和优化自己开发的模型;对语言模型性能评估感兴趣的技术人员能通过FLE直观感受不同模型的能力差异,学习到新的评估方法和思路。"

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