CombatVLA - эффективная модель VLA от Amoy Group

Что такое CombatVLA?

CombatVLA - это инновационная модель 3D ролевой игры (ARPG), разработанная командой Future Life Lab компании Amoy Group. CombatVLA - это модель видения-лингвистики-действия (VLA), построенная на шкале параметров 3B, где данные об игровых действиях людей собираются трекером движения и преобразуются в "мыслительные действия" (Action Thinking). " (AoT) последовательности для обучения. Модель использует трехэтапный подход к инкрементальному обучению, начиная с уровня видео, заканчивая уровнем кадра и стратегией усечения, что позволяет значительно повысить скорость вывода. В боевых задачах CombatVLA способна принимать эффективные решения в реальном времени, такие как уклонение от атак и запуск навыков, а ее понимание боя значительно лучше, чем у других моделей.

Особенности CombatVLA

• Эффективный потенциал принятия решений: Возможность принимать точные решения в реальном времени в сложной боевой обстановке 3D-игры, включая такие действия, как уклонение, атака и восстановление, со скоростью принятия решений, значительно превышающей таковую в традиционных моделях.
• Глубокое понимание боя: Модель способна глубоко анализировать состояние противника и его атакующие намерения, обосновывая лучшие боевые ходы, при этом понимание боя значительно превосходит другие аналогичные модели.
• Генерация и выполнение инструкцийИгра поддерживает генерацию определенных команд с помощью клавиш для непосредственного управления игровым персонажем в бою, что позволяет эффективно и точно выполнять действия.
• Мощные обобщающие характеристики: Сталкиваясь с многочисленными игровыми трудностями или совершенно новыми игровыми сценариями, может превосходно справляться с боевыми задачами, обладая сильной способностью к обобщению.

Основные преимущества CombatVLA

• Эффективное принятие решений: Принимайте быстрые боевые решения в сложных 3D-средах, причем процесс принятия решений происходит в 50 раз быстрее, чем в традиционных моделях, что повышает плавность игры.
• глубокое понимание: Поддерживает точную оценку состояния противника и обоснование оптимальных боевых маневров, значительно превосходя другие модели и ведя себя как опытный игрок.
• Сильные способности к обобщению: Демонстрируют большую гибкость, быстро адаптируясь и эффективно работая в условиях различных трудностей и новых игровых сценариев.
• Точная генерация команд: Возможность прямого вывода команд с клавиатуры для точного управления игровым персонажем позволяет игроку сосредоточиться на стратегии, а не на оперативных деталях.
• Передовые методы обучения: Использование трехступенчатого инкрементального обучения и адаптивной потери веса действий обеспечивает эффективный и точный вывод ключевых действий.
• многосценарное приложение: Применяется в различных областях, таких как ARPG, тестирование игр, обучение киберспорту, создание контента и управление роботами, с высокой практической ценностью.

Какой официальный сайт у CombatVLA?

• Веб-сайт проекта:: https://combatvla.github.io/
• Репозиторий GitHub:: https://github.com/ChenVoid/CombatVLA
• Технический документ arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2503.09527

Для кого предназначена CombatVLA

• разработчик игр: Помогайте разработчикам игр тестировать и оптимизировать боевые системы, быстро выявлять потенциальные проблемы и вносить улучшения для повышения общего качества игры.
• Игрок в киберспорт: Предоставляем умных противников для электронных кампаний, чтобы помочь пользователям отработать свои боевые навыки и тактику, повысить свой соревновательный уровень и лучше справляться с различными ситуациями в реальных матчах.
• геймер: Предоставьте более умных соперников или товарищей по команде для обычных игроков, чтобы повысить интерес и сложность игры и улучшить игровой опыт.
• Создатели игрового контента: Помогайте создателям генерировать боевые сцены и сюжетные линии, быстро создавать сложные игровые уровни и миссии, а также повышать эффективность и качество создания контента.
• Исследователи искусственного интеллектаКак передовая модель VLA, она предоставляет исследователям платформу для изучения мультимодального взаимодействия и обучения с подкреплением, а также способствует развитию соответствующих технологий.