TAG
#player-modeling
0 レビュー · 5 エッセイ
関連エッセイ
Gould & Ward et al.: パズルの難易度を「人間の所要時間」で測る — Fukai が読む
Gould と Ward らによる AI 評価の論文。43 ベンチマーク・3万問超に「人間の所要時間」を付け、思考を書き出さないモデルが 50% 成功する課題の時間を測ったところ、6年で約373日ごとに倍増し GPT-5.5 で約3分に達した。数独やクロスワードを含む難易度計量の作法が、パズル設計にそのまま使える。
Wang et al.: 視線から「頭の忙しさ」を読む LLM エージェント — Fukai が読む
Meta Reality Labs らによる、視線データから認知負荷(頭の忙しさ)を推定する論文。従来手法の低い汎化性と解釈しにくさを、視線を構造化して LLM に文脈・個人差・お手本つきで推論させる枠組み GazeMind で扱い、3段階分類で 62.73% の精度(既存手法比 +20 ポイント超)を報告した。
Özkan: レベルを生成する AI と攻略する AI を一緒に育てる — Fukai が読む
Miraç Buğra Özkan による、強化学習でレベル生成と攻略を同時に学ばせる論文。Unity 上でハチドリ(攻略役)と浮遊島(生成役)の2体を互いの成績を見ながら学習させ、未知レイアウト100種で約90.2%の攻略成功率に到達した。
Feng et al.: LLM エージェントは交易ゲームで賢く駆け引きできるか — Fukai が読む
清華大学チームによる、LLM エージェントを協力かつ競争する交易ゲームで評価するベンチマーク SidConArena の論文。ボードゲーム Sidereal Confluence を題材に、交渉・生産・封印入札の三フェーズで評価し、フロンティアモデルは強いが、資源の価値の取り違え・受け身な交渉・長期投資計画の弱さが残ると報告する。
McConnell & Zhao: 遺伝的アルゴリズムで「ちょうどいい難しさ」のパズルをリアルタイム生成する — Fukai が読む
McConnell と Zhao による、遺伝的アルゴリズムを使った適応的パズル生成の論文。Cosmic Express 風の経路パズルを、プレイヤーの解き方を記録するプレイヤーモデルに合わせて1問約7秒でリアルタイム生成し、18人の実験で「時間だけ」に頼る版が体感難易度・進行感で見劣りすることを示した。
