BriefGPT - AI 论文速递
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迷失于递归中：在知识图谱中挖掘丰富的事件语义
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了在开放式世界的文本冒险游戏中生成叙事的设定。通过使用游戏状态的图形表示来训练模型，可以改善动作叙述模型的一致性。通过众包和模拟游戏玩法构建大量任务和复杂动作数据集，证明了在图形上下文和目标上训练可以提高模型性能。计划公开代码、新任务和最佳模型。
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关键要点
- 研究开放式世界文本冒险游戏中的叙事生成设定。
- 使用游戏状态的图形表示来训练模型，改善动作叙述模型的一致性。
- 结合众包和模拟游戏玩法构建大量任务和复杂动作数据集。
- 在图形上下文和目标上训练可以提高模型性能，即使在测试时没有图形。
- 研究结果通过自动指标和人类评估得到了验证。
- 计划公开代码、新任务和最佳表现模型。
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