本文介绍了不同的游戏描述语言（GDLs），展示了 Ludii 通用游戏系统可以表示任何有限、确定、完全可观的游戏的等效游戏，并将其扩展为包括有限的非确定性和不完美信息游戏，从而证明了其通用性。

May, 2022

使用大型语言模型和进化计算，基于 Ludii 游戏描述语言，本研究旨在自动生成新颖有趣的游戏，并在较为广阔的规则空间中展现其能力与优势。

Jul, 2024

近期，大型语言模型的出现为过程性内容生成带来了新的机遇。这篇论文探讨了通过大型语言模型生成游戏的可能性，提出了一种基于视频游戏描述语言的大型语言模型框架，可以同时生成游戏规则和关卡。实验结果展示了这个框架如何根据不同的上下文进行生成，为过程性内容生成领域中的新游戏生成提供了新的见解。

Apr, 2024

利用 LLMs 在复杂的电脑游戏环境中赋予游戏智能体人类般的决策能力，以推进人工智能 (AGI) 的发展，并提供了 LLM 基础的游戏智能体的综述，包括感知、记忆、思考、角色扮演、行动和学习的六个关键组成部分，调研了六种游戏类型的现有代表性 LLM 基础游戏智能体，并展望了未来的研究和发展方向。

Apr, 2024

通过在自动游戏设计中引入大型语言模型（LLMs）的上下文学习，本研究提出了能够优化生成游戏描述的方法。实验结果表明，该方法在游戏描述的生成方面表现出色。

Jul, 2024

我们提出了一种新型基础设施，名为 MindAgent，用于评估游戏交互中的规划和协调能力，并引入了新的游戏场景和相关基准，以评估多智能体协作效率。我们使用新的自动度量 CoS 进行全面评估。我们希望我们对大型语言语料库学习的 LLMs 以及用于通用调度和协调的新基础设施的发现能够揭示如何获取这些技能的一些见解。

Sep, 2023

基于近年来大型语言模型 (LLMs) 在游戏设计、开发和研究中的潜力，本文针对与游戏相关的 LLM 的最新研究进行了初步调研，总结了 2022 年至 2024 年初间与 LLMs 和视频游戏相关的 76 篇论文，主要关注游戏人工智能、游戏开发、叙事以及游戏研究和评论，为未来的研究和评论奠定了基础。

Mar, 2024

将生成式 AI（GenAI）和大型语言模型（LLMs）应用于教育可以提高教学效率，丰富学生学习。使用当前的 LLM 涉及到会话式用户界面（CUIs）用于生成材料或提供反馈，但这带来了教育者在 AI 和 CUI 领域的专业知识需求、高风险决策的道德问题以及隐私风险。为了解决这些问题，我们建议从 CUIs 过渡到通过 API 调用利用 LLMs 的用户友好应用程序。我们提出了一个将 GenAI 道德地融入教育工具的框架，并展示了其在我们的工具 Feedback Copilot 中的应用，该工具为学生作业提供个性化反馈。我们的评估结果显示了这种方法的有效性，对 GenAI 研究人员、教育者和技术人员具有重要意义。这项工作为教育中的 GenAI 未来制定了一条路线。

Apr, 2024

本文探索了一种方法，即在特定的游戏场景中测试大型语言模型的表现，以此来深入了解它们是否能像环境理解代理一样进行操作，涵盖了五个交互设置，并表明当前聊天优化的大型语言模型在一定程度上能够遵循游戏规则，并且用于衡量游戏表现和调查 LLM 的性能具有诊断价值。

May, 2023

城市环境面临快速城市化带来的交通拥堵、污染和社会不平等等挑战，通过整合大型语言模型进入城市系统，提出了一种新的城市智能范式，以解决这些挑战，并模拟复杂的城市系统，达到理解和管理城市复杂性的目的。

Dec, 2023