כתבה
arXiv cs.AI ·
Valerant: מפה נייגוברית של משחק 3D
Valerant: An Automatic Navigable Game Map Generator via Action-Conditioned World Model Exploration
Valerant היא תשתית טריינינג-חינם שמשנה דגם עולם-פעולה מוכשר לפנימה ל-WAM לחקירה ובניית מפות משחק 3D. Valerant משלב רולאוטים עולם-פעולה עם תגובה- SLAM-בסיסית ובחירת פעולה-נהיגה. Valerant משנה תמונה יחידה למפה 3D קבועה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.09418v1 Announce Type: new Abstract: World Action Models (WAMs) couple predictive world modeling with action generation, allowing anticipated future states to guide agent behavior. Although WAMs are rapidly advancing embodied AI, general-purpose counterparts remain largely unexplored in games. Existing game-oriented approaches often combine action-conditioned world models with external policies and reward functions to realize WAM-like decision-making, yet they operate mainly in 2D visual observation space and do not instantiate persistent 3D geometry. Extending this paradigm to 3D games introduces a distinct challenge. In autonomous driving and robotics, the physical environment exists independently of the model, providing a persistent 3D world in which selected actions can be e
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית