OpenMOSS发布GTAGym游戏智能体环境

复旦大学与上海创新研究院的OpenMOSS团队开源基于《GTA V》的智能体评测与强化学习环境GTAGym，并发布GTAVBench基准，用于测试智能体在复杂游戏场景中的理解与行动能力。 在仅首帧截图提供指令、自动压缩交互历史的GTAVBench-AGI分支上，最佳配置整体准确率为70.9%，但空中导航、规避和拦截任务仍较困难。团队对Qwen3.8-27B进行LoRA强化学习后，其域内表现提升并迁移至域外任务，原生《GTA V》任务成功率由15%升至23%。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。