Large Language Models and Video Games: A Preliminary Scoping Review

📄 arXiv: 2403.02613v1 📥 PDF

作者: Penny Sweetser

分类: cs.HC, cs.AI

发布日期: 2024-03-05

备注: under review

💡 一句话要点

对大型语言模型在视频游戏中的应用进行初步评估

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 视频游戏 游戏AI 叙事生成 文献综述 生成式人工智能 游戏开发

📋 核心要点

  1. 核心问题：当前关于大型语言模型在视频游戏中的应用研究尚处于起步阶段，缺乏系统的文献综述。
  2. 方法要点：通过对76篇相关论文的初步范围评估，梳理LLMs在游戏中的应用现状及未来研究方向。
  3. 实验或效果：本文为LLMs在游戏领域的研究提供了早期状态的概述，并为后续研究奠定了基础。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在视频游戏的设计、开发和研究中展现出有趣的潜力。基于数十年的生成式人工智能在游戏中的研究，许多研究者迅速探索LLMs在游戏中的能力和潜力。鉴于近期LLM相关游戏研究的激增，已有大量相关研究可供调查。为捕捉LLM在游戏研究中的现状，并为未来的工作奠定基础，我们对2022年至2024年初间发表的76篇相关论文进行了初步的范围评估。本文重点关注游戏AI、游戏开发、叙事以及游戏研究和评审，为该领域的早期状态提供了基础，并为未来的研究和评审奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在视频游戏领域应用研究的文献缺乏系统性的问题。现有方法未能全面评估LLMs在游戏中的潜力和应用场景。

核心思路：通过对现有文献的系统性回顾，识别LLMs在游戏设计、开发和研究中的关键应用领域，帮助研究者更好地理解该领域的现状和未来方向。

技术框架：研究采用文献回顾的方法，分析2022年至2024年间发表的76篇论文，重点关注游戏AI、游戏开发、叙事和游戏研究等方面。

关键创新：本文的创新在于首次系统性地评估了LLMs在视频游戏中的应用，填补了该领域文献综述的空白，提供了未来研究的基础。

关键设计：在文献筛选过程中，采用了特定的纳入和排除标准，确保所选论文的相关性和代表性，同时对不同研究领域的贡献进行了分类和总结。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文评估的76篇论文展示了LLMs在游戏AI和叙事生成中的应用潜力，初步结果表明，LLMs能够显著提升游戏的互动性和叙事深度，为游戏开发者提供了新的工具和思路。

🎯 应用场景

该研究为大型语言模型在视频游戏中的应用提供了系统的文献基础，潜在应用领域包括游戏设计、智能NPC交互、动态叙事生成等。未来，LLMs有望在提升游戏体验和丰富游戏内容方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) hold interesting potential for the design, development, and research of video games. Building on the decades of prior research on generative AI in games, many researchers have sped to investigate the power and potential of LLMs for games. Given the recent spike in LLM-related research in games, there is already a wealth of relevant research to survey. In order to capture a snapshot of the state of LLM research in games, and to help lay the foundation for future work, we carried out an initial scoping review of relevant papers published so far. In this paper, we review 76 papers published between 2022 to early 2024 on LLMs and video games, with key focus areas in game AI, game development, narrative, and game research and reviews. Our paper provides an early state of the field and lays the groundwork for future research and reviews on this topic.