Scaling Behavior Cloning Improves Causal Reasoning: An Open Model for Real-Time Video Game Playing

📄 arXiv: 2601.04575v1 📥 PDF

作者: Yuguang Yue, Irakli Salia, Samuel Hunt, Chris Green, Wenzhe Shi, Jonathan J Hunt

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-08

备注: 24 pages, 16 figures

💡 一句话要点

提出基于大规模行为克隆的实时视频游戏AI模型，提升因果推理能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 行为克隆 游戏AI 深度学习 因果推理 大规模训练

📋 核心要点

  1. 现有行为克隆方法在复杂游戏中泛化性不足，难以进行有效的因果推理。
  2. 通过扩展模型和数据规模，并结合高质量人类游戏数据，提升模型在实时游戏中的表现和因果推理能力。
  3. 实验证明，该模型在多种3D游戏中达到人类玩家水平，并揭示了模型规模与因果推理能力之间的关系。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种开放的方案，用于训练可在消费级GPU上实时推理的视频游戏AI基础模型。作者开放了所有数据（超过8300小时的高质量人类游戏数据）、训练和推理代码以及预训练模型。实验表明，该模型能够在多种3D视频游戏中达到与人类玩家相当的水平。本文系统地研究了行为克隆的缩放规律，以了解模型的性能和因果推理如何随模型和数据规模变化。首先，在一个简单的玩具问题中表明，对于某些类型的因果推理，增加训练数据量和网络深度可以使模型学习到更具因果性的策略。然后，系统地研究了因果关系如何随参数数量（和深度）以及高达12亿参数的缩放模型的训练步骤变化，并发现与玩具问题中观察到的相似的缩放结果。

🔬 方法详解

问题定义：现有行为克隆方法在复杂视频游戏中，尤其是在需要因果推理的场景下，表现出泛化能力不足的问题。这些方法难以理解游戏规则和长期目标，导致策略的次优性。此外，缺乏大规模高质量的游戏数据和开放的模型，限制了该领域的研究进展。

核心思路：本文的核心思路是通过大规模的行为克隆，即模仿人类玩家的行为，来训练一个强大的游戏AI模型。通过增加训练数据量和模型规模，期望模型能够学习到更复杂的策略和更强的因果推理能力。这种方法依赖于数据驱动，避免了手动设计规则或奖励函数，从而简化了训练过程。

技术框架：整体框架包括数据收集、模型训练和在线推理三个主要阶段。首先，收集大量高质量的人类游戏数据，包括游戏画面、玩家操作等。然后，使用这些数据训练一个深度神经网络模型，该模型以游戏画面作为输入，预测玩家的操作。最后，将训练好的模型部署到游戏中，实时接收游戏画面，并输出相应的操作指令。

关键创新：最重要的技术创新点在于对行为克隆的规模化应用，并系统地研究了模型规模、数据规模与因果推理能力之间的关系。通过实验，作者发现增加模型参数和训练数据量可以显著提升模型的性能和因果推理能力。此外，开放数据集和模型也有助于推动该领域的研究。

关键设计：模型采用深度神经网络结构，具体结构未知，但强调了模型深度和参数规模的重要性。损失函数采用标准的行为克隆损失，即最小化模型预测操作与人类玩家操作之间的差异。训练过程中，使用了大量的数据增强技术，以提高模型的泛化能力。具体参数设置和网络结构细节未明确给出。

📊 实验亮点

该研究最重要的实验结果是证明了行为克隆的缩放规律，即增加模型参数和训练数据量可以显著提升模型的性能和因果推理能力。实验表明，该模型在多种3D游戏中达到了与人类玩家相当的水平，具体性能数据未知。此外，作者还通过玩具问题验证了模型规模与因果推理能力之间的关系。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于游戏AI开发、自动化测试、虚拟助手等领域。通过模仿人类玩家的行为，可以创建更智能、更逼真的游戏AI，提升游戏体验。此外，该技术还可以用于自动化测试，帮助开发者快速发现游戏中的bug。在虚拟助手领域，该技术可以用于创建更具交互性的虚拟角色。

📄 摘要（原文）

Behavior cloning is enjoying a resurgence in popularity as scaling both model and data sizes proves to provide a strong starting point for many tasks of interest. In this work, we introduce an open recipe for training a video game playing foundation model designed for inference in realtime on a consumer GPU. We release all data (8300+ hours of high quality human gameplay), training and inference code, and pretrained checkpoints under an open license. We show that our best model is capable of playing a variety of 3D video games at a level competitive with human play. We use this recipe to systematically examine the scaling laws of behavior cloning to understand how the model's performance and causal reasoning varies with model and data scale. We first show in a simple toy problem that, for some types of causal reasoning, increasing both the amount of training data and the depth of the network results in the model learning a more causal policy. We then systematically study how causality varies with the number of parameters (and depth) and training steps in scaled models of up to 1.2 billion parameters, and we find similar scaling results to what we observe in the toy problem.