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lmgame-Bench: How Well Do Large Language Models Perform in Games?
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了如何通过热门视频游戏评估大型语言模型（LLMs）的表现，指出直接将LLMs投入游戏无法有效评估。引入lmgame-Bench作为评估工具，通过统一API和感知、记忆支持，成功区分不同模型能力，并发现强化学习在单一游戏上的表现可迁移至其他游戏和任务。
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关键要点
- 研究了使用热门视频游戏评估大型语言模型（LLMs）的主要挑战。
- 直接将LLMs投入游戏无法有效评估其表现。
- 引入lmgame-Bench作为评估工具，通过统一API和感知、记忆支持来区分不同模型的能力。
- 发现强化学习在单一游戏上的表现可以迁移至其他游戏和任务。
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