論文の概要: Werewolf: A Straightforward Game Framework with TTS for Improved User Engagement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00160v1
• Date: Fri, 30 May 2025 18:58:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 04:22:50.616917
• Title: Werewolf: A Straightforward Game Framework with TTS for Improved User Engagement
• Title（参考訳）: Werewolf: ユーザエンゲージメントを改善するためのTSを備えたストレートフォワードゲームフレームワーク
• Authors: Qihui Fan, Enfu Nan, Wenbo Li, Lei Lu, Pu Zhao, Yanzhi Wang,
• Abstract要約: テキスト・トゥ・スペーチ(TTS)モデルをチューニングした,単純かつ簡単な LLM ベースの Werewolf ゲームシステムを提案する。 Werewolf のケースでは LLM 推論の強化により,余分なコンポーネントは不要になる,と我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.620240788389154
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing popularity of social deduction game systems for both business applications and AI research has greatly benefited from the rapid advancements in Large Language Models (LLMs), which now demonstrate stronger reasoning and persuasion capabilities. Especially with the raise of DeepSeek R1 and V3 models, LLMs should enable a more engaging experience for human players in LLM-agent-based social deduction games like Werewolf. Previous works either fine-tuning, advanced prompting engineering, or additional experience pool to achieve engaging text-format Werewolf game experience. We propose a novel yet straightforward LLM-based Werewolf game system with tuned Text-to-Speech(TTS) models designed for enhanced compatibility with various LLM models, and improved user engagement. We argue with ever enhancing LLM reasoning, extra components will be unnecessary in the case of Werewolf.
• Abstract（参考訳）: ビジネスアプリケーションとAI研究の両方におけるソーシャル推論ゲームシステムの普及は、大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩から大きな恩恵を受けている。 特にDeepSeek R1とV3モデルの増加により、LLMはWerewolfのようなLLMエージェントベースのソーシャル推論ゲームにおいて、人間のプレイヤーにとってより魅力的な体験を可能にするだろう。 それまでの作業は、微調整、高度なプロンプトエンジニアリング、あるいはテキスト形式のWerewolfゲーム体験を実現するための追加体験プールといったものだった。 我々は,様々なLLMモデルとの互換性を向上し,ユーザエンゲージメントを向上させるために,テキスト・トゥ・スピーチ(TTS)モデルをチューニングした,比較的簡単なLLMベースのWerewolfゲームシステムを提案する。 Werewolf のケースでは LLM 推論の強化により,余分なコンポーネントは不要になる,と我々は主張する。

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