AutoTavern es un proyecto de investigación que ofrece un entorno reproducible para el estudio de la inteligencia artificial en Hearthstone Battlegrounds. El sistema se compone de dos componentes principales: TavernGym, un simulador determinista de juegos completos de ocho jugadores, y TavernBench, un conjunto de pruebas para evaluar la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje. TavernGym replica el juego con el motor Rust y las reglas de la versión 36.6.3, exponiendo el estado visible del jugador, una máscara de acciones legales exactas y estados guardados semilla. Este entorno permite conectar algoritmos de aprendizaje con una interfaz que ofrece 245 acciones discretas, 3.227 características numéricas y 124 índices de cartas por observación, facilitando el entrenamiento de agentes autónomos. Por su parte, TavernBench incluye 960 tareas en 40 escenarios divididos en ocho categorías, como combate, posicionamiento, estrategia y ejecución de reglas. El proyecto, liderado por Changlian Ma y Limin Wang de la Universidad de Nanjing, publica el código y los datos bajo licencia MIT, aunque no distribuye los pesos de los modelos entrenados ni los archivos del cliente oficial. La herramienta está diseñada para investigadores que buscan reproducir experimentos de autoaprendizaje sin depender de clientes de Blizzard, manteniendo la integridad de las reglas del juego y el contenido de las cartas.
Noticias agregadas con IA