用 autoresearch 让 GPT-6 Sol 看截图实时玩街机游戏，失败会变成下一轮的经验
wzenus · x · 2026-10-17
开发者 wzenus 开源了 sooool 项目：让 GPT-6 Sol 以「Agent as Policy」方式从截图直接选择移动指令实时玩街机游戏（如 Asterix），方向指令保持按下直到下一次回复到达，世界在模型思考时持续运动。
通过 autoresearch 循环，模型学会了不少策略：
- 优先逃跑而不是追食物；
- 换目标前先拿完够得着的道具；
- 拿完道具后主动选择下一个方向，而不是重复保持的动作。
作者认为最有意思的是观察一次失败如何变成下一轮运行的经验教训。仓库包含视觉策略评估、延迟实测数据与研究材料，并邀请大家给 Sol 换新环境看它能学到什么。
所属事件:wzenus 开源 Sooool：让 GPT-6 Sol 逐帧实时打游戏(8 条相关)→
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