AI 智能体能否通过学习登顶:AAArena 基准上的启发式学习评估
研究提出 Adversarial Heuristic Learning(AHL)范式与 AAArena 评测基准,涵盖 12 款对抗游戏和 1,920 份人类存档程序。在固定对局与评估预算下,Opus 4.5 与 Claude Code 配置获得 6 枚金牌,其余 6 个排行榜未被任何受测配置登顶。实验还发现,对手选择、密集反馈以及自身与他人的对局回放都能支持策略改进。
推荐理由:原文给出 AHL 范式与 AAArena 评测基准,可作为衡量智能体在对抗博弈中相对人类存档程序策略改进表现的参考。