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Recentemente, testes extensivos foram realizados nos últimos modelos de IA, incluindo Cool 4.1, 03, 04 Mini, 04 Mini High e os codecs da OpenAI. Com tantos modelos para avaliar, o foco aqui é comparar o desempenho dos modelos da OpenAI, Gemini 2.5 Pro e Claude 3.7 na criação de jogos em Python e na utilização de aprendizado por reforço.
O primeiro desafio envolve criar um jogo de cobra autônomo onde duas cobras competem entre si. O jogo inclui um placar que rastreia as pontuações acumuladas, com pontos concedidos por sobreviver, comer frutas e derrotar o oponente. Cada modelo é encarregado de gerar um jogo totalmente funcional com base no mesmo prompt.
Claude 3.7 criou com sucesso o jogo de cobra com gráficos claros e um placar funcional. No entanto, encontrou uma falha devido a um erro de tipo. Apesar disso, o modelo teve um bom desempenho em termos de rastreamento de pontuação e mecânica do jogo.
Gemini 2.5 Pro também teve um desempenho admirável, mantendo um sistema de pontuação funcional e exibindo um resumo ao final de cada rodada. Embora não tenha utilizado um sistema de grade, a execução geral foi satisfatória e capturou efetivamente a essência do prompt.
O modelo 04 Mini High apresentou um design visualmente atraente com um layout de grade. Embora tenha reiniciado corretamente após colisões, as cobras frequentemente colidiam entre si, indicando uma falha no algoritmo. O modelo 04 Mini, embora mais simples, forneceu uma boa visibilidade da pontuação e também enfrentou problemas semelhantes de colisão.
O modelo 03 demonstrou uma melhor compreensão da evasão de colisões em comparação com os modelos Mini, conseguindo evitar que as cobras colidissem. No entanto, seu sistema de pontuação era menos intuitivo para novos jogadores, já que os nomes dos jogadores eram genéricos.
Para aumentar o desafio, o mesmo prompt foi modificado para incluir jogabilidade autônoma e capacidades de aprendizado por reforço. Os modelos foram encarregados de criar um pipeline de treinamento usando PyTorch para aprimorar o desempenho das cobras ao longo de vários episódios.
Os modelos 04 Mini enfrentaram dificuldades com erros durante a execução, enquanto o modelo 03 conseguiu executar a tarefa, mas não teve um desempenho ideal. Em contraste, Claude 3.7 se destacou, implementando com sucesso o pipeline de treinamento e demonstrando mecânicas de jogo eficazes.
Após o treinamento, a cobra baseada em rede neural superou o script original, mostrando a eficácia do aprendizado por reforço. O modelo treinado demonstrou uma jogabilidade superior, alcançando pontuações significativamente mais altas do que o script simples.
Os desafios subsequentes incluíram a criação de um simulador de sistema solar 2D e um jogo de futebol autônomo. Cada modelo foi encarregado de diferentes mecânicas, como lançar sondas e gerenciar estatísticas de jogadores, para avaliar sua adaptabilidade e desempenho.
No geral, Claude 3.7 se destacou como o melhor desempenho, executando com sucesso tarefas complexas sem travar. Gemini 2.5 Pro também mostrou fortes capacidades, enquanto os outros modelos enfrentaram vários desafios. Esta rodada de testes destaca os avanços no desempenho dos modelos de IA e suas potenciais aplicações no desenvolvimento de jogos.
Q: Quais modelos de IA foram testados na avaliação?
A: Os modelos testados incluem Cool 4.1, 03, 04 Mini, 04 Mini High, Gemini 2.5 Pro, Claude 3.7 e os codecs da OpenAI.
Q: Qual foi o primeiro desafio no teste?
A: O primeiro desafio envolveu criar um jogo de cobra autônomo onde duas cobras competem entre si.
Q: Como o Claude 3.7 se saiu na criação do jogo de cobra?
A: Claude 3.7 criou com sucesso o jogo de cobra com gráficos claros e um placar funcional, mas encontrou uma falha devido a um erro de tipo.
Q: Quais foram os pontos fortes do Gemini 2.5 Pro?
A: Gemini 2.5 Pro manteve um sistema de pontuação funcional e exibiu um resumo ao final de cada rodada, capturando efetivamente a essência do prompt.
Q: Quais problemas o modelo 04 Mini High enfrentou?
A: O modelo 04 Mini High tinha um design visualmente atraente, mas frequentemente enfrentava problemas de colisão entre as cobras.
Q: Como o modelo 03 se comparou aos modelos Mini?
A: O modelo 03 demonstrou melhor evasão de colisões do que os modelos Mini, mas tinha um sistema de pontuação menos intuitivo para novos jogadores.
Q: Quais modificações foram feitas para aumentar a complexidade do jogo?
A: O prompt foi modificado para incluir jogabilidade autônoma e capacidades de aprendizado por reforço, exigindo que os modelos criassem um pipeline de treinamento usando PyTorch.
Q: Qual modelo se destacou na implementação do pipeline de treinamento?
A: Claude 3.7 se destacou na implementação do pipeline de treinamento e demonstrou mecânicas de jogo eficazes.
Q: Quais foram os resultados dos testes de aprendizado por reforço?
A: A cobra baseada em rede neural superou o script original após o treinamento, alcançando pontuações significativamente mais altas.
Q: Quais novos conceitos de jogo foram explorados após o jogo de cobra?
A: Os desafios subsequentes incluíram a criação de um simulador de sistema solar 2D e um jogo de futebol autônomo.
Q: Qual modelo foi considerado o melhor desempenho?
A: Claude 3.7 se destacou como o melhor desempenho, executando com sucesso tarefas complexas sem travar.