論文の概要: Game-TARS: Pretrained Foundation Models for Scalable Generalist Multimodal Game Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23691v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 17:43:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:36.386382
• Title: Game-TARS: Pretrained Foundation Models for Scalable Generalist Multimodal Game Agents
• Title（参考訳）: Game-TARS: スケーラブル汎用マルチモーダルゲームエージェントのための事前訓練されたファンデーションモデル
• Authors: Zihao Wang, Xujing Li, Yining Ye, Junjie Fang, Haoming Wang, Longxiang Liu, Shihao Liang, Junting Lu, Zhiyong Wu, Jiazhan Feng, Wanjun Zhong, Zili Li, Yu Wang, Yu Miao, Bo Zhou, Yuanfan Li, Hao Wang, Zhongkai Zhao, Faming Wu, Zhengxuan Jiang, Weihao Tan, Heyuan Yao, Shi Yan, Xiangyang Li, Yitao Liang, Yujia Qin, Guang Shi,
• Abstract要約: 本稿では,汎用ゲームエージェントであるGame-TARSについて紹介する。 Game-TARSは500B以上のトークンで事前トレーニングされており、様々な軌跡とマルチモーダルデータがある。 実験により、Game-TARSは、オープンワールドMinecraftタスクにおける以前のソータモデルの約2倍の成功率を達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.25101378553328
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We present Game-TARS, a generalist game agent trained with a unified, scalable action space anchored to human-aligned native keyboard-mouse inputs. Unlike API- or GUI-based approaches, this paradigm enables large-scale continual pre-training across heterogeneous domains, including OS, web, and simulation games. Game-TARS is pre-trained on over 500B tokens with diverse trajectories and multimodal data. Key techniques include a decaying continual loss to reduce causal confusion and an efficient Sparse-Thinking strategy that balances reasoning depth and inference cost. Experiments show that Game-TARS achieves about 2 times the success rate over the previous sota model on open-world Minecraft tasks, is close to the generality of fresh humans in unseen web 3d games, and outperforms GPT-5, Gemini-2.5-Pro, and Claude-4-Sonnet in FPS benchmarks. Scaling results on training-time and test-time confirm that the unified action space sustains improvements when scaled to cross-game and multimodal data. Our results demonstrate that simple, scalable action representations combined with large-scale pre-training provide a promising path toward generalist agents with broad computer-use abilities.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,汎用ゲームエージェントであるGame-TARSについて紹介する。 APIベースのアプローチやGUIベースのアプローチとは異なり、このパラダイムはOS、Web、シミュレーションゲームを含む異種ドメインにわたる大規模な継続的事前トレーニングを可能にする。 Game-TARSは500B以上のトークンで事前トレーニングされており、様々な軌跡とマルチモーダルデータがある。 主なテクニックは、因果的混乱を減らすための崩壊する連続損失と、推論の深さと推論コストのバランスをとる効率的なスパースシンキング戦略である。 GPT-5, Gemini-2.5-Pro, Claude-4-SonnetをFPSベンチマークで上回り, オープンワールドのMinecraftタスクにおける従来のソタモデルよりも約2倍の成功率を示し, 未確認のウェブ3dゲームにおける新鮮な人間の一般化に近づいた。 トレーニング時間とテスト時間のスケーリング結果から、ゲーム間およびマルチモーダルデータにスケールすると、統一されたアクション空間が改善を持続することを確認した。 この結果から,大規模事前学習と組み合わせたシンプルでスケーラブルな行動表現が,コンピュータ利用能力の広い一般エージェントへ有望な道筋を提供することが示された。

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