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基于语法的大型语言模型的游戏描述生成
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文探讨了大型语言模型（LLMs）在游戏生成中的应用，提出了一种基于视频游戏描述语言的框架，能够生成游戏规则和关卡。研究表明，LLMs在生成Sokoban游戏关卡方面表现良好，且性能随着数据集规模的增加而增强。此外，文章总结了2022至2024年间与LLMs相关的76篇研究，为未来的游戏设计和开发提供了基础。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）为过程性内容生成带来了新的机遇。
- 提出了一种基于视频游戏描述语言的框架，能够生成游戏规则和关卡。
- 研究表明，LLMs在生成Sokoban游戏关卡方面表现良好，且性能随着数据集规模的增加而增强。
- 总结了2022至2024年间与LLMs相关的76篇研究，关注游戏人工智能、游戏开发、叙事等领域。
- 展示了如何使用LLMs生成名为Metavoidal的游戏的二维房间，并通过微调生成可玩新颖关卡。
- 介绍了一种协作设计框架，将交互进化和LLMs结合，模拟人类设计过程。
- 提出使用自然语言作为编程语言，优化复杂任务的问题解决能力，验证了其有效性。
- 研究了LLMs和LVLMs在对象目标导航问题中的应用，提出了综合框架和修剪策略。
❓
延伸问答
大型语言模型如何应用于游戏生成？
大型语言模型可以生成游戏规则和关卡，提供过程性内容生成的新机遇。
Sokoban游戏关卡生成的研究结果如何？
研究表明，LLMs能够有效生成Sokoban游戏关卡，且性能随着数据集规模的增加而提高。
文章总结了哪些与LLMs相关的研究？
文章总结了2022至2024年间与LLMs相关的76篇研究，主要关注游戏人工智能、游戏开发和叙事等领域。
如何使用LLMs生成名为Metavoidal的游戏？
通过微调方法，使用LLMs生成Metavoidal游戏的二维房间，从60个手动设计的房间中生成37%的可玩新颖关卡。
文章中提到的协作设计框架是什么？
该框架结合了交互进化和LLMs，模拟人类设计过程，并在游戏设计任务中进行了评估。
自然语言如何作为编程语言优化任务解决能力？
自然语言作为编程语言描述任务过程，结合Learning to Program方法，优化复杂任务的问题解决能力。
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