Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Cardiverse: Tận dụng LLM để tạo nguyên mẫu trò chơi bài mới lạ

Created by
  • Haebom

Tác giả

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

Phác thảo

Bài báo này trình bày một khuôn khổ toàn diện để tự động hóa quy trình tạo nguyên mẫu trò chơi bài bằng mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). Các tính năng chính bao gồm phương pháp lập chỉ mục dựa trên đồ thị để tạo ra các cơ chế trò chơi mới vượt ra ngoài cơ sở dữ liệu hiện có, hệ thống dựa trên LLM để tạo mã trò chơi nhất quán được xác thực bằng hồ sơ trò chơi, và phương pháp xây dựng AI trò chơi sử dụng tập hợp các hàm heuristic tạo LLM được tối ưu hóa thông qua tự học. Phương pháp này nhằm mục đích đẩy nhanh quá trình phát triển nguyên mẫu trò chơi bài, giảm thiểu nguồn nhân lực và giảm rào cản gia nhập cho các nhà phát triển trò chơi.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Một khuôn khổ để tự động hóa việc tạo nguyên mẫu trò chơi bài bằng LLM.
Tạo cơ chế trò chơi mới bằng phương pháp lập chỉ mục dựa trên đồ thị.
Tạo và xác minh mã trò chơi dựa trên LLM thông qua ghi lại trò chơi
Trình bày phương pháp xây dựng AI chơi game dựa trên khả năng tự học.
Nâng cao hiệu quả và khả năng tiếp cận phát triển trò chơi bài
Limitations:
Cần phải xác minh thêm về khả năng mở rộng và khả năng tổng quát hóa của khuôn khổ được đề xuất trong môi trường phát triển trò chơi thực tế.
Khả năng không thể đoán trước hoặc không nhất quán trong cơ chế trò chơi do hiệu suất và hạn chế của LLM.
Hiệu quả và khả năng suy giảm hiệu suất trong quá trình tối ưu hóa hàm tìm kiếm thế hệ LLM.
Cần nghiên cứu về khả năng áp dụng và khái quát hóa cho nhiều loại trò chơi bài khác nhau.
👍