PuzzleJAX: GPU-gesteuerte Plattform für schnelle Benchmarking von KI-Strategien

arXiv – cs.AI Original ≈1 Min. Lesezeit
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Mit PuzzleJAX eröffnet ein neues, GPU-gestütztes Puzzle‑Game‑Engine-Framework die Möglichkeit, KI‑Algorithmen wie Baum‑Suche, Verstärkungslernen und große Sprachmodelle (LLMs) in Echtzeit zu testen. Das System kombiniert eine leistungsstarke Grafik‑Hardware mit einer eigenen Domänen­spezifischen Sprache (DSL), die auf dem beliebten PuzzleScript‑Engine aufbaut.

Im Gegensatz zu bestehenden GPU‑Umgebungen, die nur vorgefertigte Spiele anbieten, ermöglicht PuzzleJAX die dynamische Kompilierung beliebiger Spiele aus der DSL. Dadurch konnten im Rahmen der Studie mehrere hundert von den tausenden seit 2013 erstellten PuzzleScript‑Spielen validiert werden – ein Beleg für die breite Abdeckung und die menschlich relevante Vielfalt der Aufgaben.

Durch die Analyse der Leistung von Such‑, Lern‑ und Sprachmodellen auf diesen Spielen zeigt PuzzleJAX, dass selbst einfach verständliche Aufgaben tiefgreifende Herausforderungen darstellen. Sie erfordern eine Kombination aus präziser Steuerung, strategischer Planung und hohem Einsichtsniveau, was die Plattform zu einem wertvollen Werkzeug für die Forschung an KI‑Strategien macht.

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