DeepSeek R1: O Desempenho dos LLMs na Integração com Robôs em Jogos de Damas

Tecnologia Inteligência Artificial Robótica

Em 5 de março de 2025, um estudo revela que o modelo de linguagem DeepSeek R1 apresenta desempenho superior a outros LLMs open-source ao controlar um braço robótico no jogo de damas, mas ainda fica atrás de jogadores humanos e algoritmos, indicando a necessidade de melhorias na integração entre LLMs e robótica.

Depict a 2D vectorial, corporate-style illustration on a white, textureless background. The scene is of a robotic arm, symbolizing the practical application of large language models (LLMs) in robotics, executing checkers moves under the control of an LLM. The complex game of checkers is being analyzed on a board. The interaction between the machines is highlighted, illustrating the integration of LLMs and robotics. A graphic user interface adds a layer to the scene, demonstrating how an LLM processes the moves. A technological background should subtly exist, emphasizing the innovative and research context of this scenario.

Imagem gerada utilizando Dall-E 3

O artigo investiga a performance do DeepSeek R1, um modelo de linguagem de aprendizado profundo, ao controlar um braço robótico no jogo de damas. O estudo mostra que, apesar de DeepSeek R1 se destacar frente a outros LLMs open-source, ele continua a apresentar resultados inferiores a jogadores humanos e a algoritmos como Minmax. Isso evidencia a necessidade de evoluir as capacidades dos LLMs para uma interação mais eficiente com a robótica.

Para permitir que os LLMs façam a próxima jogada, os pesquisadores desenvolveram um prompt que inclui as regras do jogo, o estado do tabuleiro e uma lista de jogadas válidas. O DeepSeek R1 foi integrado com o braço robótico ViperX 300 S, possibilitando a execução das jogadas selecionadas. A abordagem utilizada promete trazer avanços significativos na combinação de inteligência artificial com robótica.

A pesquisa incluiu um torneio round-robin com quatro participantes: DeepSeek R1, Llama 3, Qwen 2.5 e o algoritmo Minmax, totalizando 120 partidas. O DeepSeek R1 alcançou uma taxa de vitória de 43,3%, enquanto o Minmax obteve 100%. Em comparação a jogadores humanos, que venceram 100% das partidas, ressalta-se a necessidade de treinamento mais específico para LLMs em jogos como damas.

DeepSeek R1 teve 43,3% de taxa de vitória em torneio contra outros LLMs e um algoritmo.
Minmax alcançou 100% de vitórias, evidenciando a eficácia de algoritmos para jogos.
Jogadores humanos venceram todas as partidas contra DeepSeek R1.
O treinamento especializado em damas pode melhorar significativamente o desempenho de LLMs em jogos.
A integração entre LLMs e robôs é um campo com grande potencial para pesquisa futura.

O desempenho do DeepSeek R1, apesar de promissor, indica que a abordagem de LLMs para jogos como damas ainda carece de refinamento. A escassez de partidas completas em conjuntos de dados para treinamento pode ser um fator limitante, ressaltando a importância de métodos de treinamento mais focados, como o fine-tuning supervisionado ou o aprendizado por reforço.

Conclui-se que, embora o DeepSeek R1 demonstre progressos na integração de LLMs com robótica, ainda é necessário um aprimoramento para alcançar o nível de eficiência dos jogadores humanos e algoritmos consagrados. Para aqueles interessados em IA, robótica e jogos, seguir os desenvolvimentos nesta área pode ser fascinante. Assine nossa newsletter para se manter atualizado sobre as inovações em tecnologia e inteligência artificial.