論文の概要: Procedural Content Metageneration via Program Search and Continual Abstraction Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.17947v1
• Date: Tue, 18 Aug 2026 16:03:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-19 21:40:53.396322
• Title: Procedural Content Metageneration via Program Search and Continual Abstraction Discovery
• Title（参考訳）: プログラム検索と連続抽象発見による手続き的コンテンツメタジェネレーション
• Abstract要約: 高適合性プログラムから再利用可能なプリミティブを,実行時ヘルパーモジュールに抽出するContinuous Abstraction Discovery(CAD)を導入する。 このアプローチをSokoban、Zelda、Dangerous Dave、Lode Runnerで研究している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.899863694644006
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models can generate executable programs, which makes it possible to search directly over procedural content generators rather than individual levels. We study this approach in Sokoban, Zelda, Dangerous Dave, and Lode Runner. Each run evolves complete Python generators through language-model mutation and crossover. We introduce Continual Abstraction Discovery, or CAD, which extracts reusable primitives from high-fitness programs into a run-specific helper module. A 2x2 experiment crosses CAD with access to a fixed hand-written domain API. The completed data set contains 160 complete runs, with at least ten 50-generation runs in every cell. CAD raises mean final best fitness in all eight domain and API comparisons. Across all CAD runs, learned libraries are adopted by most later programs and repeatedly rediscover validation, reachability, and structural utilities. These results support that discovering reusable primitives improves evolutionary program search for content generators.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは実行可能なプログラムを生成することができ、個々のレベルではなくプロシージャコンテンツジェネレータを直接検索することができる。 このアプローチをSokoban、Zelda、Dangerous Dave、Lode Runnerで研究している。 各実行は、言語モデル変異とクロスオーバーを通じて、完全なPythonジェネレータを進化させる。 高適合性プログラムから再利用可能なプリミティブを,実行時ヘルパーモジュールに抽出するContinuous Abstraction Discovery(CAD)を導入する。 2x2実験は、固定された手書きのドメインAPIにアクセスしてCADを横断する。 完了したデータセットには160の完全実行が含まれており、各セルで少なくとも10の50世代実行がある。 CADは8つのドメインとAPIの比較で最良適合度を高める。 すべてのCAD実行中、学習ライブラリは、ほとんどの後期プログラムで採用され、検証、到達性、構造ユーティリティを再発見する。 これらの結果は、再利用可能なプリミティブを発見することで、コンテンツジェネレータの進化的プログラム探索を改善する。

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