Can AI Agents Learn Their Way to the Top? Evaluating Heuristic Learning in a Long-Running Game Agent Competition

arXiv cs.AI · 9 oct, 06:00

Investigadores presentan AHL (Adversarial Heuristic Learning), un paradigma que utiliza agentes de IA para mejorar políticas de juego mediante experiencia competitiva sin actualizar los pesos del modelo. Se evalúan los agentes en AAArena, un benchmark con 12 juegos adversariales y 1.920 programas humanos archivados, donde Claude Opus 5.5 logra 6 medallas de oro pero no supera a los humanos en todas las categorías.