論文の概要: A Survey on Game Playing Agents and Large Models: Methods, Applications, and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10249v1
- Date: Fri, 15 Mar 2024 12:37:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 17:20:54.824202
- Title: A Survey on Game Playing Agents and Large Models: Methods, Applications, and Challenges
- Title（参考訳）: ゲームプレイングエージェントと大規模モデル:方法,応用,課題
- Authors: Xinrun Xu, Yuxin Wang, Chaoyi Xu, Ziluo Ding, Jiechuan Jiang, Zhiming Ding, Börje F. Karlsson,
- Abstract要約: 複雑なゲームプレイシナリオにおけるLM使用状況と課題を概観する。
我々は,ゲームにおけるLMの進歩に向けた将来的な研究の道のりについて,今後の展望を述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.74898680986507
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The swift evolution of Large-scale Models (LMs), either language-focused or multi-modal, has garnered extensive attention in both academy and industry. But despite the surge in interest in this rapidly evolving area, there are scarce systematic reviews on their capabilities and potential in distinct impactful scenarios. This paper endeavours to help bridge this gap, offering a thorough examination of the current landscape of LM usage in regards to complex game playing scenarios and the challenges still open. Here, we seek to systematically review the existing architectures of LM-based Agents (LMAs) for games and summarize their commonalities, challenges, and any other insights. Furthermore, we present our perspective on promising future research avenues for the advancement of LMs in games. We hope to assist researchers in gaining a clear understanding of the field and to generate more interest in this highly impactful research direction. A corresponding resource, continuously updated, can be found in our GitHub repository.
- Abstract（参考訳）: 大規模モデル(LM)の急速な進化は、言語やマルチモーダルに焦点を絞ったものであり、アカデミーと産業の両方で広く注目を集めている。
しかし、この急速に発展する領域への関心が高まりつつあるにもかかわらず、その能力と、異なるインパクトのあるシナリオにおける可能性に関する体系的なレビューは少ない。
本稿では,このギャップを埋めるために,複雑なゲームプレイシナリオや課題のオープン化に関して,現在のLM使用状況について徹底的に検討する。
本稿では,ゲーム用のLMA(LM-based Agents)の既存アーキテクチャを体系的にレビューし,それらの共通点,課題,その他の知見を要約する。
さらに,ゲームにおけるLMの進歩に向けた将来的な研究の道のりについて,今後の展望を述べる。
我々は、研究者がこの分野の明確な理解を得るのを支援し、この非常に影響力のある研究方向性への関心を高めることを望んでいる。
継続的に更新された対応するリソースは、GitHubリポジトリにある。
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