这个强化学习游戏项目的参与者有毕业于姚班现又回姚班教学的吴翼。

吴翼师从人工智能泰斗、加州伯克利大学 Stuart Russell 教授，其论文 Value Iteration Network 荣获 NIPS 2016 年度最佳论文奖；多次在 ACM-ICPC 竞赛中取得好成绩，两次参加全球总决赛获得一枚银牌一枚铜牌。

具体而言，研究者在这个项目中创造了一个模拟环境，环境中有许多物体，例如箱子、梯子以及小蓝人和小红人。小蓝人代表捉迷藏游戏中的“藏匿者”，小红人代表游戏中的“寻找者”。

小红人的目的就是为了抓住小蓝人，当然，捉迷藏游戏总是要给藏匿者提供准备时间，所以在游戏开始的一段时间，小红人（寻找者）需要等在原地不能动让小蓝人（藏匿者）做好准备。经过强化学习和多智能体的自博弈，发现藏匿者和寻找者之间生成了很多种策略和反策略。

在训练最初阶段的策略是：小红人追着小蓝人跑，小蓝人只能四处逃窜。

起初，AI们完全不知道自己能做什么，只是出于“本能”逃跑、追逐。

但是在2500万次游戏训练之后，小蓝人学会了通过移动箱子，来建造把自己藏起来的庇护所。

道高一丈魔高一尺。又经过了7500万次训练之后，小红人在没有任何人指导的情况下全凭自己学会了将斜坡移动到小蓝人用箱子搭建的“城堡”旁边，然后借助斜坡闯进“城堡”！

小蓝人在这样输了1000万次之后，竟学会了提前把斜坡给搬进城堡让小红人无坡可爬。