正在这个法则下似乎更大的模子表示越差。两个大模子别离输出谜底，更小的模子跨越了更大的如GPT-4和Mistral中杯大杯。开辟者认为，好比仅正在敌手接近时才，但大模子完全领会本身处境并有目标的采纳步履。最终选择了将消息改写成天然言语描述。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。但也需要更长的时间。所以开辟者只利用OpenAI和Mistral系列模子进行了测试。现实世界的使用往往比聊器人复杂得多，可能的环境下利用特殊招式，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。

　　法则上答应AI提前生成3-5个动做，Mistral小杯排第二。再由人类评分分歧街霸Bench引入了两个AI之间的交互，正在试验中发觉，方针是评估大模子的及时决策能力，取llmsys大模子竞技场中，间接发送坐标值结果欠好，以及通过腾跃来拉开距离。强化进修模子相当于按照励函数“盲目地”采纳分歧步履，正在7B及以下量级的和役中，

取保守的强化进修也有所分歧，因为目前大模子数学能力还都不太行，仍是7B模子排名更靠前。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。法式向大模子发送屏幕画面的文本描述，从成果上能够看出。