o3通关「俄罗斯方块」，碾压Gemini夺冠！UCSD新基准击碎宝可梦

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文章摘要

近年来，大型语言模型（LLM）的快速发展促使研究人员寻找更有效的评估工具，以衡量这些模型在感知、记忆和推理等方面的能力。在这一背景下，经典游戏如《宝可梦》逐渐成为测试AI模型的重要工具。尽管这些游戏看似简单，但它们对AI的长期规划、决策和记忆能力提出了极高的要求。例如，Anthropic的Claude模型和Google的Gemini模型都尝试通过《宝可梦》来展示其推理能力，但这些测试缺乏标准化，导致结果难以比较。

为了解决这一问题，加州大学圣地亚哥分校（UCSD）等机构推出了Lmgame Bench，这是一个标准化的评估框架，旨在通过一系列经典游戏系统地测试LLM的能力。Lmgame Bench的核心在于其模块化设计，包括感知、记忆和推理模块，这些模块帮助模型更好地与游戏环境互动，并减少对提示的敏感性。通过精选的中等难度游戏，如《推箱子》、《超级马里奥兄弟》、《俄罗斯方块》等，Lmgame Bench能够有效区分不同模型的能力。

在感知模块中，Lmgame Bench将原始游戏帧转换为结构化的文本描述，减少了对视觉理解的依赖。内存模块则存储了最近的状态和动作，支持长期规划。推理模块则综合所有信息，进行长链式思维推理。这种设计不仅提高了测试的准确性，还为模型在复杂环境中的表现提供了更全面的评估。

此外，Lmgame Bench还引入了Gym风格的标准化接口，统一了评估设置，避免了因操作差异导致的测试结果不一致。通过这一接口，研究人员可以更稳定地评估模型的表现，并消除数据污染的影响。在13个领先模型上的实验表明，Lmgame Bench具有挑战性，同时仍能有效区分不同模型的能力。

值得注意的是，尽管某些模型在《2048》和《俄罗斯方块》等游戏中表现出色，但在《糖果消除》等相对简单的游戏中却表现不佳。这表明，即使是顶尖的LLM，在面对不同类型的任务时，其能力也存在显著差异。Lmgame Bench的推出，不仅为AI评估提供了一个标准化的工具，还揭示了游戏作为AI基准测试资源的巨大潜力。

未来，随着更多复杂游戏的引入，AI评估体系将变得更加多样化。Lmgame Bench的诞生标志着AI评估进入了一个新的阶段，真正的智能不仅体现在数学和编程任务中，更体现在复杂、开放、动态环境中的持续思考和行动能力。这场测试，远未结束。