开发者推出 FightBench 基准，用《真人快打 II》评测 AI 决策模型
原文标题：Show HN: AI decision model plays Mortal Kombat II
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开发者创建 FightBench 基准，通过让 AI 决策模型游玩世嘉 Genesis 版《真人快打 II》来评估其决策能力，读取游戏内存而非像素。Cloudflare Workers AI 的 Clef-flash 模型在 VeryHard 难度下击败 CPU，每轮约消耗 6008 tokens、花费 0.00054 美元。
- 问题
- 缺乏用真实游戏环境评测 AI 决策模型的基准。
- 方法
- 读取《真人快打 II》游戏内存而非像素，让模型在带网络延迟的真实环境中做决策。
- 结果
- Clef-flash 在 VeryHard 难度击败 CPU，每轮约 6008 tokens、花费 0.00054 美元。
- 影响
- 提供低成本、可复现的决策评测场景，适合验证智能体在延迟与不确定性下的表现。
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