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这项由北卡罗来纳大学教堂山分校的Zaid Khan、Archiki Prasad、Elias Stengel-Eskin、Jaemin Cho和Mohit Bansal等磋商者开展的冲破性磋商发表于2025年10月，论文编号为arXiv:2510.12088v1。磋商团队濒临的挑战就像让一个从未见过任何游戏的东谈主，只是通过不雅看一局游戏就能统共治略游戏规定并瞻望下一步会发生什么。在东谈主工智能规模，这被称为"标志全国建模"，即让规划机通过不雅察环境中的变化，自动推导出利用这个全国运行的基本律例。

传统的AI全国建模磋商就像在温室里培养植物——磋商者们世俗取舍相对浮浅、可瞻望的环境，比如棋类游戏或者简化的迷宫，然后给AI提供大皆的教训数据和明确的蓄意。但试验全国远比这复杂得多，充满了不细目性和立地事件。磋商团队决定挑战一个愈加穷苦的任务：让AI在一个复杂、危急且充满立地性的编造全国中，只是通过一次"人命"的探索就学会瞻望全国的运行规章。

这就像让一个探险家在统共生疏的森林中唯有一次契机去了解这片地盘的扫数奥密——哪些果实不错食用、哪些动物是危急的、奈何制作用具、天气奈何变化等等。更具挑战性的是，这个探险家弗成依靠任何向导或舆图，必须统共依靠我方的不雅察和推理。磋商团队开拓的ONELIFE框架恰是为了贬责这么的挑战而瞎想的。

ONELIFE的中枢创新在于将全国的运行规章认识为一系列不错用代码抒发的"律例"。每个律例皆有我方的适用条款和产生的成果，就像物理定律一样。比如在游戏全国中，可能存在这么的律例："若是玩家手中有斧头况且眼前有树，那么遴选砍伐行径会使树消灭况且玩家取得木料"。ONELIFE八成自动发现这些律例，况且认识它们在什么情况下会被激活。

为了考证这个方法的有用性，磋商团队从头构建了一个名为Crafter-OO的复杂编造环境。这个环境就像一个简化版的《我的全国》，包含了资源收罗、用具制作、建筑扬弃、战斗等多种复杂机制。在这个全国中，玩家需要收罗不同的材料，制作种种用具，回击立地行径的脑怒生物，同期还要管束我方的健康现象。环境中的好多事件皆具有立地性，比如僵尸的挪动所在、植物的滋长时期等，这使得瞻望变得极其穷苦。

磋商团队瞎想了一套严格的评估圭臬来测试ONELIFE的才智。他们缔造了23个不同的场景，涵盖了游戏中的种种中枢理制。测试包括两个主要方面：第一是"现象排序"才智，即AI能否从多个可能的改日现象中准确识别出真确会发生的阿谁；第二是"现象保真度"，即AI生成的改日现象与本体发生的现象有多相似。

实验限度令东谈主印象深远。在23个测试场景中，ONELIFE在16个场景中的发扬皆逾越了此前最强的基准方法PoE-World。更遑急的是，ONELIFE展现出了本体的应用价值——它学到的全国模子不错用于筹谋和有筹谋。磋商团队瞎想了三个复杂的任务场景来测试这极少。

第一个场景是"僵尸斗士"任务，AI需要在面对两只僵尸的情况下制定最优战略。一个聪慧的筹谋是先收罗木料、制作责任台、然后制作木剑，临了再去战斗；而一个灾祸的筹谋是立即徒手战斗。ONELIFE学到的全国模子八成准确瞻望这两种战略的不同限度，正确识别出先制作火器的战略更优。

第二个场景是"石头矿工"任务，老练AI对用具使用规定的认识。在这个任务中，玩家必须先制作镐子才能开采石头，径直用手是无法奏效的。ONELIFE的全国模子准确掌合手了这一机制，八成瞻望出正确的行径序列。

第三个场景是"剑匠"任务，测试AI对资源铺张的认识。高效的战略是重迭使用并吞个责任台制作多把剑，而低效的战略是为每把剑皆制作新的责任台。ONELIFE再次展现了对这种复杂经济机制的准证明识。

这些实考解释，ONELIFE不仅八成学习全国的基本物理规章，还能认识更复杂的因果关系和战略优化问题。这种才智关于开拓八成在复杂环境中自主运作的AI系统具有遑急意旨。

一、工夫冲破的中枢：像考察一样破解全国运行的密码

ONELIFE的责任旨趣不错比作一个劝诫丰富的考察在破解复杂案件。当考察到达违规现场时，他不会试图一次性认识扫数这个词案件的全貌，而是仔细不雅察每一个细节，寻找蛛丝马迹，然后迟缓构建出一个完好的事件推理。

ONELIFE遴荐了雷同的战略。它将复杂的全国理罢职务理会为许多小的"律例发现"任务。每当不雅察到全国现象发生变化时，比如玩家的木料数目加多了，或者一个僵尸改变了位置，ONELIFE就会磋议："是什么律例导致了这个变化？"然后它会提倡假定，就像考察提倡嫌疑东谈主名单一样。

系统的第一个重要组件是"律例合成器"。这个组件就像一个豪阔创造力的考察助手，非常负责证据不雅察到的萍踪提倡可能的解释。当它看到玩家面对一棵树况且践诺"砍伐"动作后取得了木料，律例合成器会提倡一个假定："若是玩家眼前有树况且践诺砍伐动作，那么玩家会取得木料，树会消灭。"这个假定会被编写陋习划机代码的神态，就像将考察的推理写成肃肃的案件陈诉。

但仅有假定是不够的，就像考察弗成仅凭直观就细目嫌疑东谈主一样。ONELIFE的第二个重要组件是"推理算法"，它负责评估每个假定的可靠性。这个组件会检讨每个提倡的律例是否八成准确瞻望后续不雅察到的变化。若是一个律例八成连续准确地瞻望全国的变化，它的"果真度权重"就会加多；若是瞻望世俗出错，权重就会裁减。

这种方法的巧妙之处在于它八成处理全国中的不细目性。试验全国中的好多事件皆有立地身分，比如僵尸可能立地取舍挪动所在。传统的方法很难处理这种立地性，但ONELIFE将其纳入了律例体系中。它会学习到这么的律例："僵尸每回合有70%的概率朝玩家所在挪动，30%的概率立地挪动。"这种概恣意的律例八成更准确地反应真实全国的复杂性。

ONELIFE还有一个遑急性格即是它的"模块化"瞎想。不同的律例负责全国的不同方面，就像不同的内行负责案件的不同角度。有些律例非常处理玩家的挪动，有些处理物品制作，有些处理生物行径。当需要瞻望某个具体变化时，唯有关连的律例会被激活，这大大提高了系统的效用和准确性。

二、调动性的学习形状：从零运行的全国探索

传统的AI学习形状就像让学生在藏书楼里反复阅读教科书，通过大皆的圭臬化老成来掌合手知识。但ONELIFE遴荐了一种天壤之隔的方法，更像是让一个充满趣味心的孩子独从容游乐场中探索，通过切体格验来认识全国的规章。

这种"无辅导探索"的方法濒临着浩繁挑战。在Crafter-OO这么的复杂环境中，若是AI遴选统共立地的行径，它很快就会因为遭逢危急生物或阑珊必要资源而"示寂"，平均只可存活100步傍边。这就像让一个对森林一无所知的东谈主独自探险，很可能还没来得及学到什么有用的知识就遇到了危急。

为了贬责这个问题，磋商团队瞎想了一个基于大谈话模子的"智能探索者"。这个探索者就像一个具有基本学问和推理才智的冒险家，天然不了解这个特定全国的具体规章，但具备一般性的探索战略和糊口直观。它会主动寻找看起来有用的资源，尝试不同的行径组合，并在遇到危急时遴选回避步调。

这个智能探索者将平均存活时期延迟到了400步，为学习提供了鼓胀的数据。更遑急的是，它八成触发种种不同的游戏机制。比如它会尝试收罗不同类型的材料，实验种种制作配方，与不同的生物互动，这么ONELIFE就能不雅察到丰富种种的全国变化模式。

ONELIFE的学习过程分为两个阶段。第一阶段是"不雅察和记载"，系统会翔实记载探索过程中发生的每一个现象变化。这些记载包括行径前的全国现象、践诺的行径、以及行径后的全国现象。这就像一个科学家在实验室中仔细记载每一个实验设施和限度。

第二阶段是"模式识别和律例索要"。系统会分析这些记载，寻找其中的模式和规章。比如它可能精明到："每当玩家在面对树木时践诺'砍伐'动作，玩家的木料数目皆会加多1，而那棵树会消灭。"基于这么的不雅察，系统会提倡一个候选律例。

律例索要的过程格外深奥。系统不会试图一次性认识复杂的四百四病，而是专注于识别单一的、原子性的变化。比如在一个复杂的战斗场景中，可能同期发生玩家受伤、敌东谈主挪动、物品掉落等多个变化。ONELIFE会将这个复杂场景理会为多个浮浅的律例：一个处理战斗伤害，一个处理敌东谈主挪动，一个处理物品掉落。这种理会战略使得每个律例皆相对浮浅和可靠。

三、智能推理引擎：像东谈主类一样认识因果关系

ONELIFE的推理引擎不错比作一个劝诫丰富的科学家，他不仅八成不雅察形势，还能认识形势背后的因果机制。这个引擎的中枢是一个概率推理系统，它八成同期处理细目性规章和立地性事件。

当系统不雅察到全国中的某个变化时，它会激活扫数可能关连的律例。但这些律例可能会给出不同的瞻望，就像不同的内行对并吞个问题可能有不同的看法。推理引擎的任务即是概述这些不同的意见，得出最合理的瞻望。

这个过程遴荐了一种叫作念"加权投票"的机制。每个律例皆有一个权重，反应了它在历史瞻望中的准确性。当多个律例对并吞个变化给出瞻望时，系统会证据它们的权重来概述这些瞻望。发扬好的律例会取得更大的发言权，而世俗出错的律例的影响力会渐渐裁减。

更巧妙的是，系统八成证据具体情况动态调养哪些律例参与瞻望。比如在瞻望僵尸的行径时，唯有与僵尸关连的律例会被激活，而与物品制作关连的律例会保持千里默。这种"按需激活"的机制不仅提高了瞻望的准确性，还大大进步了规划效用。

推理引擎还具备处理不细目性的才智。在试验全国中，好多事件的限度皆有一定的立地性。比如僵尸的挪动可能受到多种因素影响，有时朝玩家挪动，有时立地浪荡。ONELIFE八成学习到这种概率散播，它的瞻望不是单一的细目限度，而是一个概率散播："僵尸有60%的概率向北挪动，30%的概率向东挪动，10%的概率向南挪动。"

这种概恣意瞻望的上风在于它八成更真实地反应全国的复杂性。当系统进行恒久筹谋时，它八成计划到种种可能的限度，制定出愈加稳健的战略。比如在筹谋一个需要多设施的任务时，系统会计划每一步可能出现的有时情况，并准备相应的应酬步调。

推理引擎的另一个遑急性格是它的学习才智。每当系统作念出瞻望后，它会将瞻望限度与本体不雅察到的限度进行比拟。若是瞻望准确，关连律例的权重会加多；若是瞻望伪善，权重会裁减。这种连续的反馈机制使得系统八成不断更正我方的认识。

四、创新的评估体系：全所在测试AI的全国认识才智

为了真确考证ONELIFE是否掌合手了全国的运行规章，磋商团队瞎想了一套前所未有的评估体系。这套评估方法就像给AI进行一次全面的"全国认识才智磨练"，从多个角度测试它对环境规章的掌合手进度。

传统的AI评估每每只柔柔最终的任务完成情况，就像只看学生的期末磨练收货。但这种方法有很大局限性，因为即使AI八成完成任务，也弗成保证它真证明识了任务背后的旨趣。磋商团队意志到需要更深入的评估方法，于是开拓了两个中枢评估维度。

第一个维度叫作念"现象排序"才智测试。这个测试就像让AI投入一个"真假判断游戏"。系统会给AI展示一个刻下的游戏现象和一个行径，然后提供多个可能的限度现象，其中唯有一个是真确会发生的，其他皆是全心瞎想的"插手项"。AI需要从这些选项中识别出正确谜底。

这些插手项的瞎想格外巧妙，它们看起来很合理，但本体上违抗了游戏全国的某些规章。比如，若是玩家尝试制作一把石剑，正确的限度应该是玩家失去相应的材料并取得石剑。但插手项可能泄漏玩家取得了木剑而不是石剑，或者莫得铺张制作所需的材料。唯有真证明识制作规章的AI才能识别这些奥密的伪善。

第二个维度是"现象保真度"测试，这更像是让AI进行"创作磨练"。系统给AI一个刻下现象和一个行径，让它解放瞻望接下来会发生什么。然后将AI的瞻望与本体发生的情况进行翔实比拟，统计两者之间的互异进度。

这种比拟使用了一种叫作念"剪辑距离"的方法，它管帐算将AI的瞻望转机为真实限度需要进行些许次修改。比如，若是AI瞻望玩家会取得3个木料，但本体只取得了2个，这就动作1次修改。系统会统计扫数这么的互异，得出一个概述的保真度分数。

为了确保评估的全面性，磋商团队创建了逾越40个不同的测试场景，袒护了游戏全国中的每一个中枢理制。这些场景包括基础的挪动和收罗，复杂的多设施制作经过，危急的战斗情况，以及种种生物的行径模式。每个场景皆被瞎想成一个小的"故事"，有明确的肇始条款和预期限度。

比如，"收罗煤炭"场景测试AI是否认识某些资源需要特定用具才能收罗。场景运行时，玩家眼前有一块煤炭，但手中莫得镐子。若是AI真证明识游戏规章，它应该瞻望玩家无法径直收罗煤炭。而"制作石镐"场景则测试AI对制作系统的认识，它需要正确瞻望制作过程中材料的铺张和用具的产出。

实验限度泄漏，ONELIFE在这套严格的评估体系下发扬出色。在现象排序测试中，它八成正确识别真实限度的概率达到18.7%，这听起来可能不高，但要知谈这是在莫得任何预设知识的情况下，仅从一次游戏体验中学到的限度。计划到每个测试皆有多个很相似的选项，这个收货一经远超立地臆想的水平。

更遑急的是，ONELIFE在16个测试场景中打败了此前最先进的基准方法PoE-World。这标明它的学习方法照实更得当处理复杂、立地的环境。而在现象保真度测试中，ONELIFE生成的瞻望现象与真实现象的相似度也达到了令东谈主心仪的水平。

五、实战考证：AI学会的知识能否辅导本体有筹谋

光是八成瞻望全国的变化还不够，真确的测试是看AI学到的知识是否八成辅导本体的有筹谋和筹谋。磋商团队瞎想了三个复杂的实战场景，让ONELIFE的全国模子与东谈主类的直观聪慧进行较量。

第一个挑战是"僵尸斗士"场景。在这个场景中，AI需要面对两只危急的僵尸，而它的血量很低，径直战斗险些必死无疑。聪慧的战略是先收罗资源制作火器，再去战斗。具体来说，需要先找到树木并砍伐取得木料，然后扬弃责任台，制作木剑，临了才去与僵尸战斗。而愚蠢的战略是立即冲上去徒手搏斗。

ONELIFE需要在我方学到的全国模子中"模拟"这两种战略的践诺过程，然后比拟它们的预期限度。这就像在头脑中进行一场编造实验，望望哪种作念法能带来更好的限度。经过模拟，ONELIFE正确地识别出制作火器战略的优厚性，瞻望它能带来更高的每秒伤害输出。

第二个挑战是"石头矿工"场景。在这个任务中，AI需要收罗石头，但这需要先制作镐子。莫得镐子的话，玩家无法开采石头。这个场景测试AI是否认识用具使用的前置条款。相通，ONELIFE需要比拟两种战略：先制作镐子再开采，与径直尝试开采。通过模拟，它准确瞻望出唯有先制作镐子的战略才能奏效收罗到石头。

第三个挑战是"剑匠"场景，它测试AI对资源效用的认识。任务是制作多把剑，有两种方法：重迭使用并吞个责任台，或者为每把剑皆制作新的责任台。前者明显更高效，因为制作责任台需要铺张突出的木料。ONELIFE的模拟瞻望统共相宜这种经济学直观，正确识别出资源重用战略的上风。

这些实战测试的奏效解释了ONELIFE学到的不单是是名义的规章，而是深层的因果关系和战略旨趣。它认识了用具与任务之间的依赖关系，掌合手了资源管束的基本原则，以致学会了在危急情况下的风险评估。

更令东谈主印象深远的是，ONELIFE的筹谋才智体当今它八成进行多设施的前瞻想考。在"僵尸斗士"场景中，最优战略需要践诺33个设施，包括挪动、收罗、制作和战斗等复杂的行径序列。ONELIFE八成在脑海中完好地"预演"这个序列，瞻望每一步的限度，并最终得出正确的战略判断。

这种才智关于开拓八成在复杂环境中自主运作的AI系统具有遑急意旨。它标明AI不仅八成学习全国的基本规章，还能将这些规章组合起来贬责复杂的筹谋问题。这为改日开拓更智能的自主系统奠定了坚实基础。

六、工夫创新的深层意旨：从头界说AI学习的可能性

ONELIFE的工夫冲破远不啻于在游戏环境中的优异发扬，它本体上为AI学习范式的革新开辟了全新谈路。这项磋商的深层意旨不错从几个角度来认识。

率先，ONELIFE解释了AI不错在极其有限的数据条款下完毕存效学习。传统的机器学习方法世俗需要大皆的教训数据，就像学生需要作念千千万万谈老成题才能掌合手数学规章。但ONELIFE只需要不雅察一次完好的游戏过程就能推导出全国的基本规章，这种"一次学习"的才智更接近东谈主类的贯通形状。

当东谈主类初度生意一个新环境时，咱们不需要重迭体验数百次才能认识基本规章。通过仔细不雅察和积极想考，咱们每每八成在相对短的时期内掌合手环境的中枢理制。ONELIFE的奏效标明，AI也不错具备这种高效的学习才智，这为开拓愈加智能和无邪的AI系统指明了所在。

其次，ONELIFE展现了一种全新的"无监督标志学习"方法。传统的AI学习每每需要东谈主类提供明确的辅导信号，比如告诉AI什么是正确的行径、什么是伪善的行径。但在试验全国中，这么的辅导每每是缺失的或者不完好的。ONELIFE八成在莫得任何外部辅导的情况下，仅通过不雅察全国的变化就自动发现规章，这种才智关于开拓真确自主的AI系统至关遑急。

第三，ONELIFE的模块化律例系统提供了一种新的知识示意方法。与传统的神经集合将知识隐式地编码在集合参数中不同，ONELIFE的知识所以明确的代码神态示意的。这意味着东谈主类不错径直阅读和认识AI学到的规章，以致不错手动修改或完善这些规章。这种可解释性关于构建果真赖的AI系统具有遑急价值。

磋商团队还开拓了Crafter-OO这个新的测试环境，它为改日的标志全国建模磋商提供了肃肃的平台。与传统的简化测试环境不同，Crafter-OO具有试验全国的复杂性和不细目性，包括多种交互机制、立地事件和脉络化的任务结构。这个环境的开源发布将促进扫数这个词磋商社区在这一所在的进展。

从方法论角度看，ONELIFE的奏效也考证了"组合式AI"的后劲。系统不是试图用单一的大模子贬责扫数问题，而是将复杂任务理会为多个浮浅的子任务，每个子任务由非常的律例处理。这种方法不仅提高了学习效用，还增强了系统的可膨大性和可调度性。

ONELIFE的推理机制也具有遑急的理讲价值。它展现了一种动态的、基于凹凸文的知识激活形状。系统不是盲目地应用扫数已知规章，而是证据刻下情况智能地取舍关连的律例。这种"按需规划"的形状不仅提高了效用，还减少了不关连知识的插手。

临了，ONELIFE在立地环境中的奏效发扬具有遑急的实用价值。试验全国充满了不细目性和立地事件，任何实用的AI系统皆必须八成处理这种不细目性。ONELIFE展现了一种优雅地处理立地性的方法，它不是试图摈弃不细目性，而是将其纳入瞻望模子中，这为开拓愈加鲁棒的AI系统提供了新想路。

说到底，ONELIFE代表了AI磋商的一个遑急里程碑。它不仅在工夫上完毕了冲破，更在宗旨上从头界说了AI学习的可能性。这项磋商告诉咱们，AI无须被迫地接收东谈主类的教会，它们不错像优秀的科学家一样，通过主动不雅察和想考来发现全国的规章。这种自主学习才智将是改日AI系统的中枢特征，亦然完毕真确智能机器的重要设施。

关于平淡东谈主来说，这项磋商的意旨在于它让咱们看到了AI发展的新所在。改日的AI系统可能不再需要大皆的非常教训，而是八成像东谈主类一样快速得当新环境。不管是自动驾驶汽车面对从未见过的路况，如故家庭机器东谈主得当不同的居住环境，这种快速学习才智皆将大大膨大AI的应用畛域。这项由北卡罗来纳大学教堂山分校磋商团队完成的责任为这个好意思好的改日奠定了坚实的工夫基础。

Q&A

Q1：ONELIFE框架是奈何责任的？

A：ONELIFE就像一个智能考察，通过不雅察编造全国中的变化来推导运行规章。它包含两个中枢组件：律例合成器负责证据不雅察到的变化提倡假定规章，推理算法负责评估这些假定的可靠性。系统将全国规章示意为一系列代码化的律例，每个律例皆有适用条款和产生成果，就像物理定律一样。当需要瞻望时，关连律例会被激活并概述给出概恣意瞻望。

Q2：为什么ONELIFE只需要一次游戏体验就能学会规章？

A：ONELIFE遴荐了"原子化学习"战略，将复杂场景理会为多个浮浅的单一变化，每个变化对应一个基本律例。比如在战斗中，它会隔离学习伤害规章、挪动规章、物品掉落规章等，而不是试图一次性认识扫数这个词复杂场景。这种理会式学习加上智能的探索战略，使得系统八成从有限的数据中索要出丰富的规章信息。

Q3：Crafter-OO环境有什么特殊之处？

A：Crafter-OO是磋商团队非常瞎想的复杂编造环境，雷同简化版《我的全国》。它包含资源收罗、用具制作、建筑扬弃、战斗等多种机制，具有试验全国的复杂性和立地性。与传统简化测试环境不同，Crafter-OO的现象统共盛开给AI不雅察，莫得守秘信息，这使得AI八成真证明识因果关系而不是依赖统计关连性。