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本文提出了一种名为ReNC的开放世界测试时适应方法，该方法利用神经坍缩作为结构先验来过滤分布外样本并优化原型，以实现可靠的模型适应。
LiveHouse-TS引入了一个开放世界活态基准基础设施，用于在真实未来数据上持续评估时序基础模型，从静态基准转变以捕捉现实世界动态。
WorldClaw是一个智能体式由粗到细的框架，能够根据文本提示生成大规模、可探索的3D开放世界，利用规划智能体和地形条件组合来产生连贯的全局结构以及可编辑的实例级资产。
Palworld将推出《Palworld Online》，这是一款由Garena开发的全新开放世界MMORPG，将于今年晚些时候登陆iOS和Android，包含制作、生物收集和多人游戏功能。
介绍了SciToolAgent-Evo，一种面向开放世界科学工具获取的本体感知自进化LLM智能体，以及包含900个真实任务的OpenSciToolBench基准。该智能体利用进化记忆和基于LinUCB的赌博机门控，动态探索并获取新工具。
一位玩家猜测AI何时才能真正改变电子游戏，想象拥有记忆和动态世界的NPC，并想知道未来十年是否会带来游戏史上最大的变革。
一位开发者借助AI构建了一个完整的3D开放世界赛车游戏，详细说明了AI表现出色的地方（样板代码、孤立系统）以及失败的地方（空间推理、系统集成、游戏手感）。该游戏已上线并有真实的日常玩家。
介绍 InfiniteDiffusion，一种无需训练的算法，使扩散模型能够生成无边界、种子一致的地形，并具有恒定时间的随机访问能力，弥合了学习保真度与程序化实用性之间的差距。Terrain Diffusion 框架展示了具有地球尺度动态范围的交互式速率真实地形生成。
一位推特用户推测，GTA 7将拥有具备先进AI行为的NPC，通过有机互动和涌现式叙事让游戏世界充满生机。
本文介绍了OpenAgent，这是一个针对开放世界场景中工具使用智能体在分布偏移下的问题设置，并提出了扰动增强微调（Perturbation-Augmented Fine-Tuning）来提高鲁棒性。实验表明，在环境变化下，SFT和RL智能体均会出现性能下降。
本文介绍OpenLife，一个概念验证系统，采用具有持久记忆和基于预算的新陈代谢的自主LLM智能体，实现开放世界人工生命。为期十二周的实验展示了涌现的生命样动态，包括自发活动、个体化和社会结构。
谷歌的Genie 3可以根据文本提示或图像生成一个可玩的开放世界，但目前在帧率低、存在漏洞等方面还很粗糙，引发了关于它是否会威胁传统游戏开发还是停留在演示阶段的争论。
OpenSkill是一个框架，让LLM智能体能够从开放世界资源中自进化技能和验证信号，无需目标任务监督，在多个基准测试中实现高性能。
AFUN 提出了一种可供性基础模型，该模型从 RGB-D 观测和语言描述中预测功能掩码和 3D 运动曲线，从而能够在多种环境中实现泛化的机器人操作。该模型在多个基准测试上优于基线方法，并且无需微调即可部署到实际任务中。
AgentCo-op 是一个基于检索的合成框架，用于从可复用的技能、工具和外部智能体组合可互操作的多智能体工作流。它使用类型化工件传递和有界自引导局部修复，在多个基准测试上取得了优异结果，并能在开放世界的基因组学任务中实现协作发现。
GROW提出了一种新颖的强化学习框架，通过将轨迹分解为状态-动作对并计算它们之间的优势，将GRPO适配到多轮VLM智能体任务中，在超过800个Minecraft任务上实现了最先进的性能。
文章详细剖析了Rockstar如何通过流式加载、LOD、内存碎片管理和光盘布局优化，在仅32MB内存的PlayStation 2上实现了《GTA III》的无缝开放世界，成为行业技术标杆。