כתבה
arXiv cs.LG ·
UBCL: תשתית למדלי רכיבת השראה להתנהגות שחקנים ניתנת לשליטה ומגוונת
UBCL: A Reinforcement Learning Framework for Controllable and Diverse Player Behaviors
תשתית למדלי רכיבת השראה שמאפשרת התנהגות שחקנים ניתנת לשליטה ומגוונת. התשתית משתמשת בלמידת רכיבת השראה כדי ללמוד כיצד לשלוט בהתנהגות שחקנים, כולל תכונות כמו גאוניות, ניידות ושיתוף. התשתית נבחנה במשחק Unity והוכיחה כי היא מסוגלת לייצר התנהגות שחקנים מגוונת וניתנת לשליטה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2512.10835v2 Announce Type: replace Abstract: This paper introduces a reinforcement learning framework that enables controllable and diverse player behaviors without relying on human gameplay data. Existing approaches often require large-scale player trajectories, train separate models for different player types, or provide no direct mapping between interpretable behavioral parameters and the learned policy, limiting their scalability and controllability. We define player behavior in an N-dimensional continuous space and uniformly sample target behavior vectors from a region that encompasses the subset representing real human styles. During training, each agent receives both its current and target behavior vectors as input, and the reward is based on the normalized reduction in dista
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית