Agentic RL 训练
面向 LLM/VLM 的多步强化学习:经验回放、异步训练框架与工具调用,让模型在交互中持续变强。
3 篇论文 →正在求职 正在寻找 Agentic RL、LLM/VLM Agent 与游戏 AI 方向的研究 / 算法岗位,欢迎联系。 邮件联系 →
我关注一个核心问题:如何让 AI 像人一样感知、决策,并从交互中持续学习。我以游戏和多步智能体任务为试验场,研究 LLM/VLM Agent、Agentic RL、World Model 与多智能体决策。
本科期间我是星际争霸 II 职业选手(韩服宗师)。这段经历让我习惯从真实玩家的视角去构建环境、数据与评测基准,推动游戏 AI 从“能赢”走向会看、会想、会学、会协作。我在中国科学院自动化研究所群体决策智能实验室读完硕士,之后在 KAUST 读计算机科学博士(2025.08–2026.09,已离开)。
面向 LLM/VLM 的多步强化学习:经验回放、异步训练框架与工具调用,让模型在交互中持续变强。
3 篇论文 →让大模型“读懂”并“打赢”即时战略游戏:环境构建、摘要式决策框架、自然语言战术控制与人机协作。
用代码作为策略指挥多智能体协同,并让大模型自主设计环境与课程,实现环境与策略的协同进化。
从真实玩家的完整对局构建长时程、多智能体、多视角的电竞数据集(已开源,覆盖 SC2 / Dota 2 / CS2),并训练可交互、符合游戏逻辑的几何感知多智能体世界模型。
首个将大模型应用于即时战略决策的工作
首个基于 VLM 的多智能体即时战略决策系统
首个复杂决策场景下基于代码的递归自我改进(RSI)
首个多智能体决策场景下的 Agentic RL
首个通用的 LLM 后训练经验回放算法
大模型直接决策在星际争霸 II 上的 SOTA 算法
首个开源的多游戏、长时程、多智能体电竞世界模型数据集
首个即时战略场景下的大小模型结合决策系统
首个即时战略场景下的人机交互决策系统
基于 Cosmos 3 的几何感知多智能体世界模型
CS2 World Model:左为真实对局录像,右为模型生成。四张地图,每段 8 秒。
TacticCraft: Natural Language-Driven Tactical Adaptation for StarCraft II
Adaptive Command: Real-Time Policy Adjustment via Language Models in StarCraft II
* 共同一作 · 加粗为本人
数千小时的高强度对抗,让我对不完全信息博弈、实时策略调整和心理博弈有切身体会。这些经验直接塑造了我后来做研究的问题意识与评估视角。