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SpireBench 推出了一项长程任务基准，让智能体式大语言模型游玩完整的商业牌组构筑游戏《杀戮尖塔》。前沿模型超越了启发式基线，表现与普通人类玩家相当，但仍远逊于专家玩家，在单场战斗决策、风险评估和跨局记忆方面面临困难。
用户报告称，GPT-6 在没有外部协助的情况下独立游玩并赢得了 Slay the Spire 2 的一局游戏，尽管有错误和使用限制，这让他们推测其可能具有 proto-AGI（初级通用人工智能）的潜力。
一位开发者解释使用名为Jev的AI代理玩Slay the Spire 2，通过C# Mod提取游戏数据并使用Python API进行决策，同时指出高token成本和一般的性能。
AgenticSTS引入了一个使用类型化检索的、用于长期LLM代理的有界内存测试平台，在《Slay the Spire 2》上的结果显示性能提升。
一篇博文揭示，《杀戮尖塔2》的随机数生成器由于 C# 的 System.Random 的线性特性而存在相关性，这使得玩家能够预测游戏内结果。文章详细说明了不同用种子加哈希初始化的 RNG 会产生可被利用的相关性，进而影响各种游戏事件。