論文の概要: Yanyun-3: Enabling Cross-Platform Strategy Game Operation with Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12937v2
• Date: Mon, 24 Nov 2025 07:51:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-26 15:01:35.260713
• Title: Yanyun-3: Enabling Cross-Platform Strategy Game Operation with Vision-Language Models
• Title（参考訳）: Yanyun-3:ビジョンランゲージモデルによるクロスプラットフォーム戦略ゲーム操作の実現
• Authors: Guoyan Wang, Yanyan Huang, Chunlin Chen, Lifeng Wang, Yuxiang Sun,
• Abstract要約: Yanyun-3は、ビジュアル推論のためのQwen2.5-VLとインターフェイス実行のためのUI-TARSを統合したVLMベースのエージェントである。 マルチモーダルデータのサンプル内融合とサンプル間混合を区別する新しいデータ組織原理を提案する。 Yanyun-3はGUI自動化のための汎用的なフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.591909012704978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-platform strategy game automation remains a challenge due to diverse user interfaces and dynamic battlefield environments. Existing Vision--Language Models (VLMs) struggle with generalization across heterogeneous platforms and lack precision in interface understanding and action execution. We introduce Yanyun-3, a VLM-based agent that integrates Qwen2.5-VL for visual reasoning and UI-TARS for interface execution. We propose a novel data organization principle -- combination granularity -- to distinguish intra-sample fusion and inter-sample mixing of multimodal data (static images, multi-image sequences, and videos). The model is fine-tuned using QLoRA on a curated dataset across three strategy game platforms. The optimal strategy (M*V+S) achieves a 12.98x improvement in BLEU-4 score and a 63% reduction in inference time compared to full fusion. Yanyun-3 successfully executes core tasks (e.g., target selection, resource allocation) across platforms without platform-specific tuning. Our findings demonstrate that structured multimodal data organization significantly enhances VLM performance in embodied tasks. Yanyun-3 offers a generalizable framework for GUI automation, with broader implications for robotics and autonomous systems.
• Abstract（参考訳）: クロスプラットフォーム戦略ゲーム自動化は、多様なユーザインターフェースと動的戦場環境のために依然として課題である。 既存のビジョン-言語モデル(VLM)は、異種プラットフォーム間の一般化に苦慮し、インタフェース理解とアクション実行の精度に欠ける。 本稿では,視覚的推論のためのQwen2.5-VLとインタフェース実行のためのUI-TARSを統合したVLMベースのエージェントYanyun-3を紹介する。 本稿では,マルチモーダルデータ(静止画像,マルチイメージシーケンス,ビデオ)のサンプル内融合とサンプル間混合を区別する,新しいデータ組織原理を提案する。 このモデルは、3つの戦略ゲームプラットフォームにまたがるキュレートデータセット上でQLoRAを使用して微調整される。 最適戦略(M*V+S)は、BLEU-4のスコアを12.98倍改善し、フルフュージョンに比べて63%の推論時間を短縮する。 Yanyun-3は、プラットフォーム固有のチューニングなしで、プラットフォーム間でコアタスク(例えば、ターゲットの選択、リソース割り当て)をうまく実行します。 本研究は,構造化マルチモーダルデータ構造により,組込み作業におけるVLM性能が著しく向上することを示す。 Yanyun-3はGUI自動化のための汎用的なフレームワークを提供する。

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