PureMCTS.jl

NIAID Data Ecosystem2026-03-14 收录

蒙特卡洛树搜索实现

游戏人工智能

数据链接：

https://data.mendeley.com/datasets/vtfx27gwbz 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Pure Julia implementation of the Monte Carlo Tree Seach algorithm. Designed to be used in connection with Environments.jl.

创建时间：

2023-01-31

VGC-Bench

游戏人工智能

数据评估

VGC-Bench是一个用于评估AI在竞争性宝可梦视频游戏锦标赛（VGC）中泛化能力的基准数据集。该数据集由德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系的研究团队创建，旨在提供一个标准化的评价协议，并提供人类游戏数据集和各种基线方法。数据集包含超过330,000个宝可梦VGC游戏的对局数据，这些数据是通过从宝可梦Showdown平台爬取和解析生成的。VGC-Bench的数据集为研究人员提供了一个宝贵的测试平

arXiv2025-06-12 更新1010

Atari Grand Challenge Dataset

强化学习

游戏人工智能

Atari Grand Challenge Dataset是由德国亚琛工业大学视觉计算研究所创建的大型数据集，包含约970万帧（约45小时）的人类Atari 2600游戏重播，是目前公开发布的最大和最多样化的此类数据集。数据集涵盖五款游戏，旨在通过分析人类演示的质量与模仿学习性能之间的关系，推动强化学习在复杂虚拟环境中的应用。该数据集不仅支持强化学习研究，还可能对机器学习、游戏AI和认知科学等领域

arXiv2017-05-31 更新420

SnakeAI_TF_PPO_V0

游戏人工智能

强化学习

该数据集涉及一个优先考虑生存而非奖励的模型训练过程，模型在系统中断后可以继续训练。数据集包含100个游戏共6小时的游玩数据，与完整的强化学习代理相比，训练时间更长。训练超参数相同，但模型的环境约束和决策灵活性有所区别。

Hugging Face2025-07-20 更新260

MCPDial

对话生成

游戏人工智能

MCPDial是一个由不列颠哥伦比亚大学和微软研究院共同创建的Minecraft角色驱动对话数据集。该数据集包含269个对话，其中包括49个专家编写的对话和220个通过大型语言模型生成的对话。每个对话都包含丰富的玩家和非玩家角色（NPC）的描述，对话内容丰富且深入，涉及游戏内的功能调用。数据集的创建过程包括收集初始的专家对话，然后通过语言模型生成扩展对话。MCPDial主要用于训练和评估Minec

arXiv2024-10-29 更新780

gamemasterai

游戏人工智能

角色扮演游戏

Gamemaster AI是一个人工创建的微调数据集，旨在训练语言模型成为桌面角色扮演游戏（RPG）中的更好的游戏主持人。数据集由精心设计的提示-响应对组成，这些对演示了AI在单玩家角色扮演场景中应该如何响应玩家的行为和决策。数据集聚焦于训练模型担任叙述性游戏主持人、提供吸引人的故事进展和世界构建、恰当地响应玩家行为和决策以及保持一致的故事讲述和角色互动。

Hugging Face2025-08-02 更新270

PureMCTS.jl

资源简介：

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