AI挑戰(zhàn)動作游戲巔峰：黑神話&只狼被機器通關(guān)
近年來，人工智能在游戲領(lǐng)域的突破不斷刷新人們的認知。淘天集團未來生活實驗室最新研發(fā)的CombatVLA模型，在《黑神話：悟空》和《只狼：影逝二度》等高難度動作游戲中展現(xiàn)出超越人類玩家的表現(xiàn)，這一成果已被計算機視覺頂會ICCV 2025接收。這標志著AI在復(fù)雜3D游戲環(huán)境中的決策能力取得重要進展。
技術(shù)突破：從感知到執(zhí)行的閉環(huán)
傳統(tǒng)游戲AI主要依賴強化學(xué)習(xí)，需要大量試錯和精心設(shè)計的獎勵函數(shù)。CombatVLA創(chuàng)新性地采用多模態(tài)架構(gòu)，將3B參數(shù)的視覺語言模型與動作控制系統(tǒng)相結(jié)合。研究團隊開發(fā)的動作跟蹤器自動采集了海量玩家操作數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為"動作思維"(AoT)序列。這種結(jié)構(gòu)化表示使模型不僅能識別游戲畫面中的敵我狀態(tài)，還能理解動作背后的戰(zhàn)術(shù)意圖。
模型采用三階段漸進式訓(xùn)練：首先通過視頻級數(shù)據(jù)建立整體認知，再通過幀級數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)精確響應(yīng)，最終引入截斷機制實現(xiàn)實時決策。測試顯示，模型在戰(zhàn)斗理解基準CUBench上以63.61分領(lǐng)先其他模型，推理速度較傳統(tǒng)方法提升50倍，延遲控制在1.8秒內(nèi)。
實戰(zhàn)表現(xiàn)：超越人類玩家的戰(zhàn)術(shù)智慧
在實際游戲測試中，CombatVLA展現(xiàn)出令人驚訝的適應(yīng)能力。在《黑神話：悟空》中，模型能根據(jù)血量自動后撤回血，精準把握定身技能時機發(fā)動連招，還能預(yù)判敵人攻擊進行閃避反擊。在《只狼》的格斗場景中，AI完美復(fù)現(xiàn)了"格擋-忍殺"的高級戰(zhàn)術(shù)。值得注意的是，這些表現(xiàn)是在僅用部分任務(wù)數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，對其他任務(wù)進行零樣本遷移取得的。
研究團隊設(shè)計了包含13個任務(wù)的評測體系，難度從簡單到極難。結(jié)果顯示，AI不僅在訓(xùn)練過的極難任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異，在未訓(xùn)練的中等難度任務(wù)中也保持了82%的成功率，部分場景甚至超越人類玩家平均水平。
行業(yè)影響與未來展望
這一突破對游戲開發(fā)和AI研究都具有重要意義。對游戲產(chǎn)業(yè)而言，該技術(shù)可用于智能NPC開發(fā)、游戲測試自動化等場景。在更廣闊的AI研究領(lǐng)域，這種在復(fù)雜3D環(huán)境中實現(xiàn)實時決策的能力，為機器人控制、自動駕駛等應(yīng)用提供了新思路。
研究團隊指出，當前模型仍存在局限，如對全新游戲類型的適應(yīng)能力有待驗證。未來工作將聚焦于提升模型的泛化能力，探索跨游戲遷移學(xué)習(xí)，并嘗試將技術(shù)拓展至物理世界中的實時決策場景。隨著多模態(tài)大模型持續(xù)發(fā)展，AI在復(fù)雜環(huán)境中的表現(xiàn)或?qū)⒑芸焱黄铺摂M與現(xiàn)實的邊界。
這項研究不僅展示了AI在游戲領(lǐng)域的潛力，更為理解智能體如何在動態(tài)環(huán)境中進行快速決策提供了寶貴案例。技術(shù)的進步總是雙刃劍，在享受AI帶來便利的同時，如何平衡技術(shù)發(fā)展與人文關(guān)懷，將成為學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界需要持續(xù)思考的命題。
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