CombatVLA - El eficiente modelo VLA de Amoy Group

¿Qué es CombatVLA?

CombatVLA es un innovador modelo específico de juego de rol de acción en 3D (ARPG) introducido por el equipo del Future Life Lab del Grupo Amoy.CombatVLA es un modelo de visión-lingüística-acción (VLA) construido en una escala de parámetros 3B, que recoge los datos de operación del juego del jugador humano a través de un rastreador de movimiento y los transforma en secuencias de "pensamiento de acción" (AoT "(AoT) para el entrenamiento. El modelo utiliza un enfoque de aprendizaje incremental en tres etapas, desde el nivel de vídeo hasta el nivel de fotograma y la estrategia de truncamiento, para mejorar significativamente la velocidad de inferencia. En las tareas de combate, CombatVLA es capaz de tomar decisiones eficientes en tiempo real, como evitar ataques y lanzar habilidades, y su comprensión del combate es significativamente mejor que la de otros modelos.

Características de CombatVLA

• Capacidad de decisión eficaz: La capacidad de tomar decisiones precisas en tiempo real en el complejo entorno de combate de un juego 3D, incluidas acciones como esquivar, atacar y recuperarse, con velocidades de decisión que superan con creces las de los modelos tradicionales.
• Comprensión profunda del combateEl modelo es capaz de analizar en profundidad el estado del enemigo y su intención de ataque, razonando los mejores movimientos de combate, con una comprensión del combate significativamente mejor que la de otros modelos similares.
• Generación y ejecución de instruccionesEl juego admite la generación de comandos de teclado específicos para controlar directamente al personaje del juego en la batalla, lo que permite una ejecución eficaz y precisa de las acciones.
• Potente rendimiento de generalizaciónAfrontar múltiples dificultades de juego o escenarios de juego totalmente nuevos, puede sobresalir en tareas de combate con una gran capacidad de generalización.

Puntos fuertes de CombatVLA

• Toma de decisiones eficaz: Toma decisiones de combate rápidas en entornos 3D complejos, con una toma de decisiones hasta 50 veces más rápida que los modelos tradicionales, lo que mejora la fluidez del juego.
• conocimiento profundo: Admite una evaluación precisa de los estados del enemigo y el razonamiento de las maniobras de combate óptimas, superando significativamente a otros modelos y comportándose como un jugador experimentado.
• Gran capacidad de generalizaciónDemostrar una gran flexibilidad adaptándose rápidamente y actuando con eficacia en diferentes dificultades y nuevos escenarios de juego.
• Generación precisa de órdenes: La posibilidad de emitir directamente comandos de teclado para controlar con precisión el personaje del juego permite al jugador centrarse en la estrategia y no en los detalles operativos.
• Técnicas avanzadas de formaciónEl uso del aprendizaje incremental en tres etapas y la pérdida de peso adaptativa de las acciones garantiza que el modelo razona de forma eficiente y precisa las acciones clave.
• aplicación multiescenarioAplicable a múltiples campos como ARPG, pruebas de juegos, entrenamiento de e-sports, creación de contenidos y control de robots, con un alto valor práctico.

¿Cuál es la página web oficial de CombatVLA?

• Página web del proyecto:: https://combatvla.github.io/
• Repositorio GitHub:: https://github.com/ChenVoid/CombatVLA
• Documento técnico arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2503.09527

A quién va dirigido CombatVLA

• desarrollador de juegosAyudar a los desarrolladores de juegos a probar y optimizar los sistemas de combate, identificar rápidamente posibles problemas y realizar mejoras para aumentar la calidad general del juego.
• Jugador de e-SportsProporcionar oponentes inteligentes a los jugadores electrónicos para ayudar a los usuarios a practicar sus habilidades y tácticas de lucha, mejorar su nivel competitivo y enfrentarse mejor a diversas situaciones en combates reales.
• jugadorProporciona oponentes o compañeros de equipo de IA más inteligentes a los jugadores habituales para aumentar la diversión y el desafío del juego y mejorar la experiencia de juego.
• Creadores de contenidos de juegosAyudar a los creadores a generar escenas de batalla y argumentos, construir rápidamente niveles de juego y misiones complejas, y mejorar la eficacia y la calidad de la creación de contenidos.
• Investigadores en inteligencia artificialEl modelo VLA avanzado proporciona a los investigadores una plataforma para estudiar la interacción multimodal y el aprendizaje por refuerzo, y promueve el desarrollo de tecnologías relacionadas.