Four AI agents shared out the jobs and finished Minecraft in 27 hoursچهار ایجنت هوش مصنوعی کارها را بین خود تقسیم کردند و Minecraft را در 27 ساعت به پایان رساندند

Four AI coding agents were given one instruction: beat Minecraft's final boss, the Ender Dragon. They divided the work among themselves, wrote 2,783 small programs, died 605 times, and won after 27 hours.چهار ایجنت کدنویس هوش مصنوعی فقط یک دستور گرفتند: شکست دادن باس نهایی Minecraft یعنی Ender Dragon. آن‌ها کار را بین خودشان تقسیم کردند، 2,783 برنامهٔ کوچک نوشتند، 605 بار مردند، و بعد از 27 ساعت پیروز شدند.

ترجمهٔ ماشینی است؛ برای دقت به متن اصلی انگلیسی مراجعه کنید.

Why it matters

Most AI helpers do one short task and then stop. These four kept working on the same goal for more than a day, left notes for each other, recovered a teammate's lost items, and even corrected a false claim one of them made. That slow, stubborn kind of teamwork is what an AI assistant would need for long real-world jobs. But this is one single run, so nobody yet knows how often it would succeed. The game was also set to its easiest setting, and the agents read exact game information through code instead of looking at a screen, which is far easier than how a person plays.بیشتر دستیارهای هوش مصنوعی یک کار کوتاه انجام می‌دهند و بعد متوقف می‌شوند. این چهار ایجنت بیش از یک روز روی همان هدف کار کردند، برای هم یادداشت گذاشتند، وسایل گم‌شدهٔ یک هم‌تیمی را پس گرفتند، و حتی یک ادعای نادرست یکی از آن‌ها را اصلاح کردند. این نوع کار تیمی آرام و سرسختانه همان چیزی است که یک دستیار هوش مصنوعی برای کارهای طولانی و واقعی به آن نیاز دارد. اما این فقط یک اجرای واحد است، پس هنوز کسی نمی‌داند این روش چقدر موفق خواهد بود. بازی هم روی ساده‌ترین حالت تنظیم شده بود، و ایجنت‌ها اطلاعات دقیق بازی را از طریق کد می‌خواندند نه با نگاه کردن به صفحه، که این خیلی ساده‌تر از روشی است که یک انسان بازی می‌کند.

Who's behind it: Maxence Faldor, Satinder Singh and Roberta Raileanu, Google DeepMind. Run in-house by the team that also makes the Gemini model being tested.

Summary by the Lemma AI · how we grade

Read the original paper (arxiv.org)