pokechamp

让语言模型在宝可梦对战中达到专家级水平

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 32 🐛 待处理 2 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 190
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，无在线服务，需自行部署，完全免费。

项目预览

pokechamp 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队sethkarten
官网地址https://sites.google.com/view/pokechamp-llm
GitHubhttps://github.com/sethkarten/pokechamp
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型competitive-games,large-action-model,large-language-models,multi-agent-reinforcement-learning,pokemon,pokemon-showdown,pokemon-showdown-bot,pokemonshowdown,pokemonshowdown-bot,test-time-compute
GitHub 星标★ 190
上线时间2024-10-02 00:00:00
代码更新2026-03-11
仓库体积13.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

PokeChamp 是 ICML 2025 spotlight 论文的官方实现，一个达到专家级水平的 Minimax 语言智能体。它解决的是在复杂策略游戏中，如何让大语言模型通过自主决策和对抗学习达到顶尖玩家水平的问题。核心能力包括：基于 Minimax 搜索的决策框架，结合语言模型的策略评估与动作生成，以及自我对弈训练机制。项目提供了完整的训练和推理代码，支持在宝可梦对战环境中进行实验。通过将经典博弈树搜索与现代大语言模型结合，PokeChamp 展示了语言智能体在规则复杂、信息不完全的游戏中超越人类专家的潜力。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 190

技术标签

核心亮点

  • ICML 2025 官方实现，算法经过学术验证，权威性强
  • 将 Minimax 搜索与 LLM 结合，决策可解释且策略稳健
  • 提供完整训练/推理代码，便于复现和二次开发

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
  • 依赖特定游戏环境，泛化到其他领域需额外适配

适用场景

  • 游戏 AI 研究：探索 LLM 在策略游戏中的决策能力
  • 智能体训练：利用自我对弈提升模型对抗策略
  • 学术实验：复现论文结果或作为基线对比

替代项目

PokemonRedExperiments、LLM-Zero、Gymnasium

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