Game-TARS基于统一、可扩展的键盘—鼠标动作空间训练，可在操作系统、网页与模拟环境中进行大规模预训练。依托超5000亿标注量级的多模态训练数据，结合稀疏推理（Sparse-Thinking） 与衰减持续损失（decaying continual loss），大幅提升了智能体的可扩展性和泛化性。
一群AI玩狼人杀，GPT-5断崖式领先，胜率达到了惊人的96.7%。 OpenAI的总裁格雷格·布罗克曼转发了这样的一个基准测试：让7个强大的LLMs，包括开源和闭源，玩了210场完整的狼人杀。
又是一场酣畅淋漓的战斗！ 宝可梦主播GPT-5在直播间鏖战一小时，成功击败赤爷（Red），公屏瞬间刷满GG（Good Game）。
UCSD等推出Lmgame Bench标准框架，结合多款经典游戏，分模块测评模型的感知、记忆与推理表现。结果显示，不同模型在各游戏中表现迥异，凸显游戏作为AI评估工具的独特价值。
谷歌Gemini 2.5系列大模型技术报告发布，一大重点居然是AI玩《宝可梦》？
推箱子、俄罗斯方块……这些人类的经典怀旧小游戏，也成大模型benchmark了。 o3-pro刚刚也挑战了这两款游戏，而且表现还都不错，直接突破了benchmark上限
各种AI模型在刚问世时，总有一个屡试不爽的“秀肌肉”手段，那就是让自家AI独立游玩某款游戏，用以检验模型的智能程度。
就在刚刚，Gemini 2.5 Pro在直播中通关了《宝可梦蓝》！
宝可梦之后，让大模型玩井字棋又成了一个新的热门挑战。
还在用搜索和规则训练AI游戏？现在直接「看回放」学打宝可梦了！德州大学奥斯汀分校的研究团队用Transformer和离线强化学习打造出一个智能体，不靠规则、没用启发式算法，纯靠47.5万场人类对战回放训练出来，居然打上了Pokémon Showdown全球前10%！
