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Cardiverse: Harnessing LLMs for Novel Card Game Prototyping

Created by
  • Haebom

作者

Danrui Li, Sen Zhang, Sam S. Sohn, Kaidong Hu, Muhammad Usman, Mubbasir Kapadia

概要

本論文は、大規模言語モデル(LLM)を活用してカードゲームプロトタイプ制作過程を自動化する包括的なフレームワークを提示する。既存のデータベースを超えて新しいゲームメカニズムを生成するグラフベースのインデックス方法、ゲームプレイ記録で検証された一貫したゲームコード生成のためのLLMベースシステム、そして自己学習を通じて最適化されたLLM生成ヒューリスティック関数アンサンブルを使用するゲームプレイAI構築方法などが主な内容だ。これにより、カードゲームのプロトタイプ制作速度を高め、人材消費を減らし、ゲーム開発者の進入障壁を下げることを目指す。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
LLMを活用したカードゲームプロトタイプ自動化フレームワークの提示
グラフベースのインデックス方式による斬新なゲームメカニズムの作成
LLMベースのゲームコード生成とゲームプレイ記録による検証
自己学習ベースのゲームプレイAIの構築方法の提示
カードゲーム開発の効率性とアクセシビリティの向上
Limitations:
提案されたフレームワークの実際のゲーム開発環境におけるスケーラビリティと一般化の可能性の追加検証が必要
LLMの性能と限界によるゲームメカニズムの予測不可能または非一貫性の可能性
LLM生成ヒューリスティック関数の最適化過程における効率と性能の低下の可能性
各種カードゲームタイプの適用性と一般化研究が必要
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