Jun, 2024
ChatPCG: 大型语言模型驱动的程序化内容生成中的奖励设计
ChatPCG: Large Language Model-Driven Reward Design for Procedural Content Generation
In-Chang Baek, Tae-Hwa Park, Jin-Ha Noh, Cheong-Mok Bae, Kyung-Joong Kim
TL;DR论文提出了 ChatPCG，一个基于大型语言模型驱动的奖励设计框架，它利用人类级洞察和游戏专业知识，通过自动化生成奖励来满足特定游戏功能的需求，并与深度强化学习整合，展示了其在多人游戏内容生成任务中的潜力。研究结果表明，该模型具备理解游戏机制和内容生成任务的能力，为特定游戏提供定制内容生成，不仅提高了内容生成的可访问性，也旨在简化游戏人工智能的开发过程。