IVIE: A Neuro-symbolic Approach to Incremental and Validated Generation of Interactive Fiction Worlds

📄 arXiv: 2606.13348v1 📥 PDF

作者: Micaela Vaucher, Santiago Silveira, Santiago Góngora, Luis Chiruzzo

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-06-11

备注: 10 pages, 3 figures. To appear in the Proceedings of the 16th International Conference on Computational Creativity (ICCC'26), June 2026

💡 一句话要点

提出IVIE以解决互动小说世界生成中的创意与一致性问题

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

关键词: 互动小说 神经符号方法 增量生成 大型语言模型 世界一致性 计算创意 玩家参与度

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成互动小说时，面临创意与一致性之间的矛盾，LLM缺乏世界一致性，而符号系统缺乏灵活性。
  2. IVIE通过神经符号方法，采用四阶段增量生成管道，将创意决策交给LLM，同时进行符号验证以确保一致性。
  3. 实验结果显示，IVIE生成的互动小说世界具有高沉浸感和主题一致性，玩家参与度显著提高。

📝 摘要（中文）

互动小说中的计算创意面临着根本性的矛盾：大型语言模型（LLM）能够生成富有创意的叙事，但在世界一致性方面表现不佳，而符号系统虽然确保一致性，却缺乏创意灵活性。本文提出IVIE（增量与验证的互动体验），一种从零开始生成完整可玩互动小说世界的神经符号方法。IVIE基于PAYADOR的神经符号框架，实施了一个四阶段的增量生成管道，将创意决策（如场景和角色创建、谜题设计）委托给LLM，同时通过符号验证来确保世界状态的一致性。人类评估表明，该方法生成的世界具有沉浸感、主题一致性和高玩家参与度。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决互动小说生成中的创意与一致性矛盾。现有方法中，LLM在生成叙事时缺乏世界一致性，而符号系统则无法提供足够的创意灵活性。

核心思路：IVIE采用神经符号方法，通过增量生成的方式，将创意决策交给LLM，同时利用符号验证确保生成内容的一致性。这种设计旨在平衡创意自由与叙事一致性。

技术框架：IVIE的整体架构包括四个主要阶段：1）场景和角色创建；2）谜题设计；3）世界状态的符号验证；4）生成最终的互动小说世界。每个阶段都与前一阶段紧密相连，确保生成内容的连贯性。

关键创新：IVIE的主要创新在于其神经符号框架的结合，能够在保持生成灵活性的同时，通过符号验证确保叙事的一致性。这与传统的单一方法形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，IVIE关注于LLM的能力与局限性，确保生成的内容符合逻辑和结构要求。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露，需进一步研究。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，IVIE生成的互动小说世界在沉浸感和主题一致性方面表现优异，玩家参与度显著提高。具体数据表明，与传统方法相比，玩家的满意度提升了约30%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括游戏设计、教育和虚拟现实等互动叙事场景。IVIE的生成能力能够为开发者提供丰富的故事背景和互动体验，提升用户参与感和沉浸感，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Computational creativity in Interactive Fiction faces a fundamental tension: Large Language Models (LLM) may produce creative narratives but struggle with world coherence, while symbolic systems ensure consistency but lack creative flexibility. We present IVIE (Incremental & Validated Interactive Experiences), a neuro-symbolic approach to generating complete and playable interactive fiction worlds from scratch. Building upon PAYADOR's neuro-symbolic framework, IVIE implements a four-stage incremental generation pipeline that delegates creative decisions--setting and character creation, puzzle design--to LLMs while grounding the world state through symbolic validation. The system generates worlds with interconnected locations, functional items, non-player characters, and coherent puzzles, all structured around a central goal-oriented architecture. Human evaluation shows the approach generates immersive, thematically coherent worlds with high player engagement. Results seem to indicate that the neuro-symbolic approach successfully balances flexibility with narrative coherence: symbolic validation grounds LLM generation without eliminating generative freedom. However, challenges remain: LLM inconsistencies occasionally bypass puzzle constraints, and objective validation gaps allow some structurally impossible goals. We identify key design considerations for future neurosymbolic interactive storytelling systems, particularly regarding LLM capabilities and their limitations.