며칠 전에 팩토리오 활용해서 LLM 평가를 시도한 논문 올라왔었는데 한국어로 누가 정리해 놓은거 발견해서 공유함
https://discuss.pytorch.kr/t/factorio-learning-environment-fle-factorio/6485
며칠 전에 팩토리오 활용해서 LLM 평가를 시도한 논문 올라왔었는데 한국어로 누가 정리해 놓은거 발견해서 공유함
https://discuss.pytorch.kr/t/factorio-learning-environment-fle-factorio/6485
예전에 스타2 알파고만든다했을때 다들 어떤전략을 짤까 존나 기대했는데 나온게 극한 APM 컨트롤이었는데 (벙커 가스통사이에 짓고 들어갔다 나왔다하기 등) 팩파고는 과연 우리에게 새로운 지평을 보여줄까?
알파스타 그거 그냥 단순하게 생각해도 APM 60 정도로 제한을 하는게 맞았을거 같은데 왜 안 그렇게 했었을까
아직은 특별하게 새로운 전략을 기대하긴 힘들고 역으로 팩토리오를 통해서 ai들이 공간적 추론, 장기적 계획 설정, 최적화가 약하다는걸 보여주는 정도네
오 아직 나는 쓸모가 있었구나
Ai 스피드런 보고 싶긴 하네 윗댓 말처럼 인간은 상상도 못하거나 또는 신체의 한계로 실행하지 못한 방법을 마구마구 써주지 않을까?
팩토가2016년 출시? 정식 출신 2020년 아님? - dc App
얼엑
LLM 쓰는거면 나중에는 학습된 팩토리오 블루프린트 딸깍해서 공장짓는 거 아닌가? ㅋㅋㅋㅋㅋ