論文の概要: Real-Time World Crafting: Generating Structured Game Behaviors from Natural Language with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16952v1
• Date: Sun, 19 Oct 2025 18:09:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.222101
• Title: Real-Time World Crafting: Generating Structured Game Behaviors from Natural Language with Large Language Models
• Title（参考訳）: リアルタイムワールドクラフト:大規模言語モデルを用いた自然言語からの構造化ゲーム行動の生成
• Authors: Austin Drake, Hang Dong,
• Abstract要約: 本稿では,対話型ゲームエンジンにLarge Language Modelsを安全に統合するための新しいアーキテクチャを提案する。 我々のフレームワークは、LLMを使用してコマンドを制約付きドメイン特化言語に変換することでリスクを軽減する。 本研究では,このシステムを2次元スペルクラフトゲームプロトタイプで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8869777013253825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel architecture for safely integrating Large Language Models (LLMs) into interactive game engines, allowing players to "program" new behaviors using natural language. Our framework mitigates risks by using an LLM to translate commands into a constrained Domain-Specific Language (DSL), which configures a custom Entity-Component-System (ECS) at runtime. We evaluated this system in a 2D spell-crafting game prototype by experimentally assessing models from the Gemini, GPT, and Claude families with various prompting strategies. A validated LLM judge qualitatively rated the outputs, showing that while larger models better captured creative intent, the optimal prompting strategy is task-dependent: Chain-of-Thought improved creative alignment, while few-shot examples were necessary to generate more complex DSL scripts. This work offers a validated LLM-ECS pattern for emergent gameplay and a quantitative performance comparison for developers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,対話型ゲームエンジンにLLM(Large Language Models)を安全に統合するための新しいアーキテクチャを提案する。 我々のフレームワークは、LLMを使用して、実行時にカスタムのEntity-Component-System(ECS)を構成する制約付きDomain-Specific Language(DSL)にコマンドを変換することでリスクを軽減します。 我々は,Gemini,GPT,Claudeファミリーのモデルを様々なプロンプト戦略で実験的に評価し,このシステムを2次元スペルクラフトゲームプロトタイプで評価した。 検証済みのLLM判事は、アウトプットを質的に評価し、より大きなモデルの方が創造的な意図を捕えたが、最適なプロンプト戦略はタスク依存であることを示した。 この研究は、創発的なゲームプレイのための検証済みのLLM-ECSパターンと、開発者に定量的なパフォーマンス比較を提供する。

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