כתבה
arXiv cs.LG ·
למידת חיזוק מונחית LLM להתנהגות NPC אדפטיבית
LLM-Guided Reinforcement Learning for Adaptive NPC Behavior in Multi-Agent Combat Games
חוקרים פיתחו שיטה להתנהגות NPC אדפטיבית במשחקים, באמצעות מודל LLM. השיטה משתמשת במודל Mistral 7B כדי לקבוע אסטרטגיות טקטיות. התוצאות הראו שיפור בשיעור הניצחון ובאורך המשחק.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.02931v1 Announce Type: cross Abstract: Scripted and rule-based non-player characters (NPCs) in combat video games often exhibit predictable behaviors that experienced players can exploit, while reinforcement learning (RL) agents typically retain a fixed policy after training and cannot readily adapt their strategy to different opponents. We investigate a runtime strategy-selection framework in which a large language model (LLM) guides a trained RL policy without modifying its underlying behavior. To demonstrate this, we train five NPC agents with a shared PPO policy in Unity and compare a baseline configuration, in which the policy acts independently, with an LLM-augmented configuration in which a locally hosted Mistral 7B model, accessed through Ollama, reads the live game stat
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית