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Huang et al.: 生成したゲームを AI に「遊ばせて」直させる — Fukai が読む
Yixu Huang ら(復旦大学・小紅書ほか)によるゲーム生成の論文。画面を見て操作する GUI エージェントをテストプレイヤーとして生成ループに組み込む Play2Code と、200 本・1,548 項目の評価環境 PlaytestArena を提案する。3モデル平均の基準通過率は、一回書き切り 29.7%、コード検査のみの既存手法 52.2% に対し 66.8% だった。
Zhou et al.: 検証器がカリキュラムである — 起動チェックだけでゲーム自動生成を鍛える — Fukai が読む
Chenyu Zhou らによるゲーム自動生成の論文。採点モデルが騙せるという診断から出発し、Godot でエラーなく起動するかという白黒の判定だけを門番に自己蒸留を三周回して、未学習4ジャンルでの清潔な生成率を 8.8% から 42.2% へ、best-of-16 のカバー率を 18/25 から 25/25 へ引き上げた。門番を緩めると効果は消える。
Luo et al.: AI エージェントは実際のゲームエンジンで遊べるゲームを丸ごと作れるか — Fukai が読む
Luo, Wang らによる、コーディングエージェントの End-to-End ゲーム生成を測る評価基盤 GameCraft-Bench の論文。自然言語仕様から Godot 上で遊べるゲームを丸ごと作らせ、起動・操作再生・映像採点で判定する 140 課題(15 ジャンル)を提案。最強の構成でも全体 41.46% にとどまり、エージェントは仕組みは作れても内容・見やすさ・仕上げを備えた完成品には届かない、と報告している。
