論文の概要: 4Hammer: a board-game reinforcement learning environment for the hour long time frame

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13638v1
• Date: Mon, 19 May 2025 18:19:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.480555
• Title: 4Hammer: a board-game reinforcement learning environment for the hour long time frame
• Title（参考訳）: 4Hammer:時間長フレームのためのボードゲーム強化学習環境
• Authors: Massimo Fioravanti, Giovanni Agosta,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、短い時間枠を持つタスクでは高いパフォーマンスを示すが、長い時間を要するタスクでは苦労する。 本稿では,Warhammer 40,000-a complex, zero-sum board game のデジタル双対シミュレーションである 4Hammer 強化学習環境を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7734726150561088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated strong performance on tasks with short time frames, but struggle with tasks requiring longer durations. While datasets covering extended-duration tasks, such as software engineering tasks or video games, do exist, there are currently few implementations of complex board games specifically designed for reinforcement learning and LLM evaluation. To address this gap, we propose the 4Hammer reinforcement learning environment, a digital twin simulation of a subset of Warhammer 40,000-a complex, zero-sum board game. Warhammer 40,000 features intricate rules, requiring human players to thoroughly read and understand over 50 pages of detailed natural language rules, grasp the interactions between their game pieces and those of their opponents, and independently track and communicate the evolving game state.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、短い時間枠を持つタスクでは高いパフォーマンスを示すが、長い時間を要するタスクでは苦労する。 ソフトウェアエンジニアリングタスクやビデオゲームのような拡張デューレーションタスクをカバーするデータセットは存在するが、強化学習やLLM評価のために特別に設計された複雑なボードゲームの実装は、今のところほとんどない。 そこで本研究では,Warhammer 40,000-a complex, zero-sum board game のディジタル双対シミュレーションである 4Hammer 強化学習環境を提案する。 ウォーハンマー4万は複雑なルールを特徴とし、人間のプレイヤーは50ページ以上の詳細な自然言語規則を読み、理解し、ゲームピースと相手の相互作用を把握し、進化するゲームの状態を独立して追跡し、伝達することを要求している。

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