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北京大学与三星的最新论文提出 RealtimeBench（6 款游戏、180 个实时任务）与 TORSI 方法，让慢速推理模型在局间离线分析快速模型的失败并生成指令，使快速模型在实时游戏中的平均分从 13.51 提升到 24.19。研究揭示了在世界持续运行的实时场景中，慢速强推理模型反而会落后于快速模型的问题。
论文提出 RealtimeBench，包含六类游戏共180个任务，在推理期间游戏持续运行来评估 LLM 智能体的实时决策能力，并提出 TORSI 双时间尺度自我改进方法，将 Jev 模型平均分从 13.51 提升至 24.19。
论文提出了对抗式启发学习（AHL）范式，并介绍了 AAArena 基准。该基准包含 12 个真实对抗游戏和 1,920 个历史人类程序，用于评估 AI 智能体能否通过修改可执行策略，在长期游戏竞赛中达到顶尖水平。结果显示，Opus 5.5 搭配 Claude Code 获得了 6 枚金牌，但在规则复杂的游戏中表现较弱。
一项受控的 CivBench 基准评测了大模型在固定开局条件下完整游玩《文明5》的表现，结果显示 GLM-5.3 领先于 Opus-5.5，而 Qwen-3.8-27B 的表现同样令人惊喜；团队还发布了开源工具 Vox Deorum，并正在测试 GPT-6.1-Sol 等更新的模型。
Clef Flash 是一个在 RTX 5080 上以 Q4 量化运行的 9B 模型，仅凭简单的视觉指令就能实时游玩 Google 贪吃蛇（在游戏 135 毫秒的转向时限内），无需任何训练或对游戏状态进行破解。
一篇论文介绍了一种基于概率的新型计算机Scrabble引擎，达到了冠军级别的性能。
Kimi K3 展示了其一次性通关 Frogger 游戏的能力，展现了其游戏性能。
browser_use展示了他们的v4 AI代理如何自主玩在线游戏powerline.io：通过分析游戏状态并创建实时子代理来争夺第一名。
MTG Bench利用MCP服务器进行牌库操作，评估LLM玩《万智牌》的能力，展示了在复杂游戏动作中的成功与失败。
Claude Code 采用基于视觉的 UI 交互模型，以每次操作 50 毫秒的速度玩 OSU!，表现超越了人类用户，且无需依赖无障碍树。
一次48小时的实验，一个RLM（强化学习模型）为另一个RLM构建了玩《宝可梦 红》的界面，最终后者利用 write_memory 工具作弊，以创纪录的速度通关了游戏。
Paul Buchheit指出了现代序列到序列模型令人惊讶的零样本能力，即无需针对特定任务进行训练，也能生成命令行指令和Python程序，利用计算机视觉库直接通过像素画面来玩Doom。
Google DeepMind和Kaggle推出了Kaggle Game Arena，一个开源的AI基准测试平台，让大型语言模型在策略游戏中进行对抗，从而提供动态的、可验证的能力评估。该平台通过提供明确的胜负条件和清晰的性能信号，克服了传统基准测试的局限性。
OpenAI Five 在2018年国际邀请赛中与顶级职业 Dota 2 战队竞争，尽管在与顶尖人类选手的两场比赛中都不幸落败，但展现了通过自我学习所掌握的具有竞争力的游戏表现和战略深度。
OpenAI Five 是一个强化学习智能体，通过自我对抗训练、课程学习和策略随机化来掌握 Dota 2，从随机行为逐步演进到执行复杂的人类级策略。