AI 智能体能否通过学习登顶：AAArena 基准上的启发式学习评估

研究提出 Adversarial Heuristic Learning（AHL）范式与 AAArena 评测基准，涵盖 12 款对抗游戏和 1,920 份人类存档程序。在固定对局与评估预算下，Opus 4.5 与 Claude Code 配置获得 6 枚金牌，其余 6 个排行榜未被任何受测配置登顶。实验还发现，对手选择、密集反馈以及自身与他人的对局回放都能支持策略改进。