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项目 / 01

DanKS

面向四人协作掼蛋的 AI 智能体

DanKS 项目封面,展示掼蛋 AI 与在线对局
DanKS 项目封面在线体验 ↗

01 / 项目问题

让智能体学会在牌局中协作

四人协作掼蛋涉及隐藏手牌、组合动作与长期配合。项目围绕合法动作、候选检索和策略学习,探索智能体如何做出出牌决策。

02 / 实现思路

强化学习 · 博弈智能

实现思路

从结构化候选检索,到可学习的动作选择,再到具备记忆的 PPO 策略。DanKS 公开了三代实现,将规则引擎、策略模型与自博弈训练连接起来。

由金山人工智能产品中心发起,林振昕参与研究与开发。

发布人
林振昕
主要语言
Python
开源协议
Apache-2.0 ↗

03 / 探索代码

从代码中探索

完整规则引擎

共享 108 张牌的掼蛋规则引擎,提供合法动作生成与牌局状态处理。

三代策略演进

V1 结构检索、V2 学习式选择、V3 记忆策略,按版本阅读和比较实现。

自博弈训练

结合状态与候选动作特征,通过策略与价值模型开展 PPO 训练。