GAVEL：通过进化和语言模型生成游戏
本研究探讨了生成棋盘游戏的有针对性的起始位置的问题，利用符号方法和迭代模拟搜索了巨大的状态空间，发现了多种不同难度级别的状态，可以方便新手玩家的学习和掌握，同时也会带来有趣的游戏变体。
Nov, 2014
我们介绍了GVGAI竞赛的新领域——General Video Game Rule Generation问题，该问题的解决方案是使用基于GVGAI软件的软件框架，给定一个游戏关卡，生成符合该关卡的游戏规则，我们描述了API和三种不同的规则生成器：随机生成器、构造性生成器和基于搜索的生成器，并且初步结果表明，构造性生成器生成有趣的游戏规则，但表达范围有限，而基于搜索的生成器可以生成多样化的游戏规则，但质量参差不齐。
Jun, 2019
通过模拟代理人群体的文化和架构演进，研究发现，当语言习得者的学习偏好被考虑在内时，语言和代理人的共同进化可以得到最优解，这一发现强调了研究代理人架构的重要性，并为语言的起源研究铺平了道路。
Jan, 2020
本研究证明了自然语言变换器可以支持更通用的战略建模，特别是对于文本存档游戏。我们的 Chess Transformer 在 2.8 百万张国际象棋棋局的训练中能够生成合理的策略和经典开局的局面，加入了与人交互的方法可以正确过滤非法移动并挑战变压器的棋局。未来的研究将构建在这个变换器的基础上，在其他具有从简单但富有表现力的玩家注释中捕捉底层复杂规则语法的策略游戏中特别发挥作用。
Aug, 2020
本文使用无监督语法归纳技术分析参考游戏中出现的语言的句法属性，证明了这些技术适用于分析新兴语言，并研究了语言的出现是否具有句法结构，及其程度依赖于消息的最大长度和代理可以使用的符号数量。实验表明，需要一定的消息长度和词汇量，才能形成结构，但也说明需要更复杂的游戏场景才能获得更接近人类语言的语法性质。我们认为，无监督语法归纳技术应成为分析新兴语言的标准工具，并发布了一份全面的库以方便未来研究者进行分析。
Oct, 2020
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
借助进化游戏设计和遗传算法，本研究扩展了现有的方法来生成《Risk》这个桌游的新变种版本，通过改变地图大小和生成更加平衡的游戏以减短比赛时间，为进一步研究演化游戏设计提供了有希望的方向。
Oct, 2023
该研究使用Instruction-Driven Game Engine (IDGE)项目来实现游戏开发的民主化，通过一个大型语言模型（LLM）遵循自由形式的游戏规则并自主生成游戏过程。通过发出简单的自然语言指令创建游戏，该项目大大降低了游戏开发的门槛。研究旨在以下一个状态预测的任务方式来训练IDGE，通过自动预测玩家操作后的游戏状态。初步进展是在为大家所喜爱的扑克牌游戏开发了IDGE，这个引擎不仅支持广泛的扑克牌变体，还通过自然语言输入允许规则的高度定制化。此外，它还支持通过最少的样本快速原型设计新游戏，为游戏开发提出了一种新型的创新范式，依赖于最少的提示和数据工程。这项工作为未来基于指令驱动的游戏创作奠定了基础，有可能改变游戏的设计和玩法方式。
Mar, 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