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Nasir・Togelius らによる自動ゲームデザインの論文。レベルではなく「メカニクス(ゲームのルール)」そのものを、品質多様性アルゴリズムと大規模言語モデルで進化させ、強さの違うAI同士の勝敗で質を測る MORTAR を提案。GPT-4o-mini で多様で遊べるゲームを生成し、各メカニクスの貢献度まで数値化した。
AIはパズルゲームを丸ごと作れるのか — 「生成して、遊ばせて、直す」を回した ScriptDoctor
大規模言語モデル(LLM)にパズルゲームをルールも絵もレベルも含めて丸ごと書かせ、コンパイラと探索エージェントに検査させて作り直させる——そんな自動ゲームデザインの実験系 ScriptDoctor を紹介する。題材は個人開発者におなじみの PuzzleScript。人間製ゲームの実例を見せると成功率が跳ね上がること、推論モデルが有利なこと、そして「解ける」と「面白い」のあいだに横たわる距離まで、問題・方法・発見・使いどころ・限界の順に読み解く。
