論文の概要: Rule Synergy Analysis using LLMs: State of the Art and Implications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19484v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 00:01:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.450836
• Title: Rule Synergy Analysis using LLMs: State of the Art and Implications
• Title（参考訳）: LLMを用いたルールシナジー解析:現状と意義
• Authors: Bahar Bateni, Benjamin Pratt, Jim Whitehead,
• Abstract要約: ゲーム『スレイ・ザ・スパイア』のカードシナジーのデータセットを導入し、カードのペアは正、負、中立の相互作用に基づいて分類される。 LLMは非シネルジスティックなペアの同定に優れるが、正のシナジー、特に負のシナジーの検出に苦慮している。 本研究は,ルールの効果と相互作用を予測する上で,モデル性能の向上に向けた今後の研究の方向性を示唆するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7205106391379026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated strong performance across a variety of domains, including logical reasoning, mathematics, and more. In this paper, we investigate how well LLMs understand and reason about complex rule interactions in dynamic environments, such as card games. We introduce a dataset of card synergies from the game Slay the Spire, where pairs of cards are classified based on their positive, negative, or neutral interactions. Our evaluation shows that while LLMs excel at identifying non-synergistic pairs, they struggle with detecting positive and, particularly, negative synergies. We categorize common error types, including issues with timing, defining game states, and following game rules. Our findings suggest directions for future research to improve model performance in predicting the effect of rules and their interactions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、論理的推論、数学など、様々な領域で強い性能を示している。 本稿では,カードゲームなどの動的環境における複雑なルール相互作用について,LLMがいかに理解し,理解しやすくするかを検討する。 ゲーム『スレイ・ザ・スパイア』のカードシナジーのデータセットを導入し、カードのペアは正、負、中立の相互作用に基づいて分類される。 LLMは非シネルジスティックなペアの同定に優れるが、正のシナジー、特に負のシナジーの検出に苦慮している。 タイミング、ゲーム状態の定義、ゲームルールの追従など、一般的なエラータイプを分類する。 本研究は,ルールの効果と相互作用を予測する上で,モデル性能の向上に向けた今後の研究の方向性を示唆するものである。

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