《球球大作战》是一款风靡全球的休闲电子竞技游戏,以大球吃小球为目标,简单有趣却又斗智斗勇。AI世界的“大球吃小球”挑战赛现已开启!协作、博弈、对抗,精彩纷呈,欢迎前来挑战!
2021年11月23日,全球首届“ AI球球大作战:Go-Bigger多智能体决策智能挑战赛”正式启动。作为面向全球技术开发者和在校学生的科技类竞赛活动,本次比赛旨在推动决策智能相关领域的技术人才培养,打造全球领先、原创、开放的决策AI开源技术生态。
本次比赛由OpenDILab开源决策智能平台主办,上海人工智能实验室作为学术指导,商汤科技、巨人网络、上汽集团人工智能实验室联合主办,全球高校人工智能学术联盟、浙江大学上海高等研究院、上海交通大学清源研究院联合协办,OSCHINA、深度强化学习实验室作为支持,PaperWeekly、机器学习算法与自然语言处理作为合作媒体。比赛共设冠军、亚军各1名,优胜奖4名,由其共同瓜分15万赛事奖金。预计明年3月封闭天梯测试,并在4月发布及公示获胜结果。
【赛事亮点】
1、这是一个AI世界的“大球吃小球”团队合作与竞技挑战赛,选手可以通过几行简单的规则代码,或是精巧的策略设计,抑或是复杂的强化学习算法来与来自世界各地的AI选手战斗;
2、比赛提供基于简单规则的AI代码助选手快速上手,以及基于基础强化学习的AI模型助选手轻松上分;
3、本赛事采用天梯系统对各位选手的AI进行真实公平的评测;
4、提供可视化与实时人机交互工具,可快速了解环境规则,查看对局情况,直播精彩瞬间。
【赛程安排】
说明:具体时间请以官方通知为准
【奖项设置】
本次竞赛的结果会在竞赛官方网站公布,获奖证书由竞赛组织委员会统一颁发。本次竞赛具体设置以下奖项:
【赛事任务】
各参赛队伍将在OpenDILab开源的Go-Bigger的游戏环境下,进行多智能体协同、对抗,组委会授权参赛人员使用提供的环境及代码进行指定竞赛的模型训练工作,参赛人员不得将其用于任何商业用途。在游戏中,每支参赛队伍控制游戏中一支队伍每支队伍由多个玩家组成。竞赛参赛队伍需要通过提交智能体的方式,来对游戏中的一个队伍及其所包含的玩家进行控制,通过团队配合和策略来获取更高的分数,从而在游戏中取得更高的排名。Go-Bigger游戏环境介绍:五分钟教你在Go-Bigger中设计自己的游戏AI智能体
在复杂的游戏环境中,天梯是游戏环境评估不同智能体的公平方式,本次竞赛评测系统将以天梯系统来对选手的提交包进行检测排名。
提交智能体的方式:
参赛选手只需实现大赛提供的接口,给出智能体在每一帧的动作,最后将代码以及相关模型或文件提交即可加入测试天梯。
【参赛报名要求】
本次竞赛面向中国及境内外高等学校在读学生含本科、硕博研究生等和技术开发者,本次竞赛不收取任何报名费用。
具体要求如下:
1.本次竞赛面向全球开放,不限年龄、性别、身份、国籍,鼓励多元化背景选手组队参赛;
2.参赛选手注册账号后可自由组队,需指定一名队长,团队人员总数最多不超过5人;
3.每名参赛选手只能参加一支队伍,一旦发现某选手以注册多个账号等方式参加多支队伍,将取消其名下所有相关队伍的参赛资格;
4.大赛相关单位中涉及题目编写、赛题接触的人员禁止参赛、禁止委托他人参赛未参与比赛相关工作的大赛相关单位员工可以参赛。
【报名交流方式】
1登录竞赛网站报名
https://www.datafountain.cn/competitions/549/?utm_source=gobigger13
关于商汤科技
作为人工智能软件公司,商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类进步”为使命,“以人工智能实现物理世界和数字世界的连接,促进社会生产力可持续发展,并为人们带来更好的虚实结合生活体验”为愿景,旨在持续引领人工智能前沿研究,持续打造更具拓展性更普惠的人工智能软件平台,推动经济、社会和人类的发展,并持续吸引及培养顶尖人才,共同塑造未来。
商汤科技拥有深厚的学术积累,并长期投入于原创技术研究,不断增强行业领先的全栈式人工智能能力,涵盖感知智能、决策智能、智能内容生成和智能内容增强等关键技术领域,同时包含AI芯片、AI传感器及AI算力基础设施在内的关键能力。此外,商汤前瞻性打造新型人工智能基础设施——SenseCore商汤AI大装置,打通算力、算法和平台,大幅降低人工智能生产要素价格,实现高效率、低成本、规模化的AI创新和落地,进而打通商业价值闭环,解决长尾应用问题,推动人工智能进入工业化发展阶段。
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关于OpenDILab开源决策智能平台
OpenDILab开源决策智能平台于 2021年 7月 8日世界人工智能大会的开幕式和科学前沿全体会议上正式发布。该平台是国际上首个覆盖最全学术界算法和工业级规模的决策 AI平台,具备一套完备的决策 AI训练与部署框架,自顶而下涵盖了包括应用生态层,算法抽象层,异步分布式管理层和最底层的分布式执行层,适配从单机到万 CPU/GPU联合训练的全尺度调度系统优化。
