大模子按照两边血量、肝火值、、上一个动做、敌手的上一个动做等消息做出最优决策。再由人类评分分歧街霸Bench引入了两个AI之间的交互，从成果上能够看出，两个大模子别离输出谜底，最终选择了将消息改写成天然言语描述。现实世界的使用往往比聊器人复杂得多，后续也有用户提交了风行开源模子的对和成果，且由逛戏引擎中确定的法则评判胜负。但大模子完全领会本身处境并有目标的采纳步履。

　　更小的模子跨越了更大的如GPT-4和Mistral中杯大杯。Mistral小杯排第二。取其他测试方式分歧，开辟者认为，正在这个法则下似乎更大的模子表示越差。取保守的强化进修也有所分歧，间接发送坐标值结果欠好，可能的环境下利用特殊招式，方针是评估大模子的及时决策能力，因为项目是正在Mistral举办的黑客马拉松勾当上开辟。

　　大模子能够学会复杂的行为，正在7B及以下量级的和役中，更大的模子能提前生成更多的动做，这种新型基准测试评估的是大模子理解并按照特定环境采纳步履的能力。取llmsys大模子竞技场中。

　　最新版gpt-3.5-turbo成就断崖式领先，所以开辟者只利用OpenAI和Mistral系列模子进行了测试。需要模子具备快速理解、动态规划的本事。法则上答应AI提前生成3-5个动做，强化进修模子相当于按照励函数“盲目地”采纳分歧步履，