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Sun 等人关于 Soulslike 游戏难度设计的论文。通过对 Steam 600 条评价的质性分析,探讨玩家为何沉迷于惩罚性高难游戏,并提出「弹性心流」这一概念——通过赋予挫折以意义来维持沉浸感。
Feng等人:AI能创作「出人意料」的国际象棋谜题吗——Fukai 读论文
以Google DeepMind为核心的研究团队开展了一项利用AI生成创意国际象棋谜题的研究。他们以Lichess数据训练生成模型,再通过强化学习微调,将「出人意料」谜题的生成率从0.22%提升至2.5%,约提高了十倍。亮点在于他们如何将创造力量化为机器可测量的数值。
AI 能从头造出一整款解谜游戏吗 —— 把「生成、试玩、修复」跑起来的 ScriptDoctor
让大语言模型(LLM)把一款解谜游戏——连同规则、图像、关卡——整个写出来,再交给编译器与搜索代理检查、要求重做:本文介绍这样一套自动游戏设计的实验系统 ScriptDoctor。题材是个人开发者熟悉的 PuzzleScript。按问题、方法、发现、用处、局限的顺序,读解为何展示人类制作的实例会大幅提高成功率、为何推理模型更占优,以及横亘在「可解」与「有趣」之间的距离。