Show HN：AI 决策模型在《真人快打 2》中击败高难度 CPU

该项目构建了一个基于回放验证的 AI 决策模型基准，首测对象为世嘉 Genesis 平台《真人快打 2》。 Clef-flash 模型通过读取游戏内存而非像素进行决策，在测试中击败了 15 个“VeryHard”难度 CPU 对手，单次调用消耗约 6008 个 token，成本极低。 这种基于冻结基准的方法提供了可验证的排名标准，取代了单一胜利记录，便于评估不同策略在格斗游戏中的实际效能。