基础模型时代的游戏AI

Hugging Face Daily Papers 2026/09/15 00:00 论文

摘要

本文综述了基础模型在游戏AI中的应用，涵盖游戏、建模、设计和评估等多个角色，重点讨论了可迁移性挑战以及游戏特定验证的需求。

基础模型，连同学习的游戏世界模型的进步，正在重塑整个游戏生命周期中的人工智能。除了玩游戏之外，最新的系统还能建模玩家和游戏动态，支持设计和开发，在运行时调整面向玩家的体验，并评估产生的产物。然而，这些方向在很大程度上是独立发展的，这使得哪些能力可以跨环境迁移，哪些仍然与特定游戏、引擎、界面或玩家群体相关变得模糊不清。我们根据人工智能输出的即时用途，将文献组织成六个角色：游戏与行动；建模玩家和游戏；设计游戏；构建和维护游戏；在运行时生成与调整；以及测试与评估游戏。对于每个角色，我们考察游戏或工作流提供的结构、人工智能学习或产出的内容、哪些能力和产物可以跨环境和角色迁移，以及哪些证据支持这些主张。我们识别了跨角色的联系：轨迹训练世界模型，学习到的环境为智能体提供经验，设计规范驱动可执行的实现，而游戏或测试反馈指导修订。然而，控制方案、规则、引擎接口、状态表示和玩家上下文通常仍然是特定于环境的，因此下游主张需要在目标环境中进行验证。评估在有界的游戏玩法和选定的学习环境中最为标准化，而学习世界中的持久状态、重复的软件修订、经过验证的玩家建模、持续的运行时适应以及代表性的自动化测试仍然不太成熟。核心挑战是在跨角色重用或转移输出和能力的同时，重新建立它们在特定游戏环境中有效性的证据。

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来源: https://huggingface.co/papers/2609.16679

摘要

基础模型与学习型游戏世界模型的发展，正在重塑游戏生命周期的各个方面。近期系统不仅能玩游戏，还能对玩家和游戏动态进行建模，支持游戏设计与开发，在运行时适应面向玩家的体验，并评估最终产出。然而，这些方向大多独立发展，模糊了哪些能力可以跨场景迁移，而哪些仍受限于特定游戏、引擎、界面或玩家群体。我们根据AI输出的即时用途，将现有研究组织为六个角色：游戏与行动；玩家与游戏建模；游戏设计；游戏构建与维护；运行时生成与适应；以及游戏测试与评估。针对每个角色，我们考察了游戏或工作流提供了何种结构，AI学习或生成了什么内容，哪些能力和成果可以跨场景和角色迁移，以及有哪些证据支持这些论断。我们识别了跨角色之间的关联：轨迹用于训练世界模型，学习型环境为智能体提供经验，设计规范驱动可执行的实现，而游戏或测试反馈指导修订。然而，控制方案、规则、引擎接口、状态表示以及玩家背景通常仍是场景特定的，因此下游的论断需要在目标场景中进行验证。在受限的游戏玩法和部分学习型环境中，评估最为标准化；而在学习型世界中的持久状态、重复的软件修订、验证过的玩家建模、持续的运行时适应以及代表性的自动化测试方面，相关研究仍不成熟。核心挑战在于如何复用或迁移跨角色的输出与能力，同时在这些能力被应用的特定游戏场景中，重新建立其有效性的证据。

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