3A游戏融合了视觉理解、目标规划与精确操控，是检验通用智能体能力的理想试验场。本次分享将围绕“看懂游戏”与“玩转游戏”两部分展开。

在“看懂游戏”部分，从数据基础的角度介绍GameHorizon Suite：我们采集了100位资深玩家在21款3A游戏中的5000小时实录，通过自动化标注流程构建了覆盖操作、目标、策略三个时间尺度的指令体系，形成首个视频、动作与多尺度指令对齐的大规模3A游戏数据集，并系统评测了47个模型，揭示其在长程规划与目标分解上的瓶颈。

在“玩转游戏”部分，从模型训练的角度介绍Player-1：在监督微调的基础上，通过16个具备可验证奖励的合成环境进行强化学习，让智能体突破人类示范数据的局限，在MineDojo上的任务成功率从10.5%提升至38.3%，并能泛化到训练环境之外的游戏。

最后简要介绍近期的其他探索，并展望通用智能体的未来方向。