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ChatGPT及其他大型语言模型作为在线交互式协作游戏设计的进化引擎

ChatGPT and Other Large Language Models as Evolutionary Engines for Online Interactive Collaborative Game Design

Politecnico di Milano（米兰理工大学）

Pier Luca Lanzi, Daniele Loiacono

备注：
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AI总结：

本文提出一种结合交互式进化与大型语言模型的协作游戏设计框架，利用用户反馈和模型创意重组，模拟人类设计过程，并在三个远程协作任务中验证其有效性。

摘要：

大型语言模型（LLMs）席卷了科学界，改变了自然语言处理和人机交互的格局。这些强大的工具能够回答复杂问题，并且令人惊讶的是，还能执行具有挑战性的创造性任务（例如，生成代码和应用程序来解决问题，编写故事、音乐作品等）。在本文中，我们提出了一种协作游戏设计框架，该框架结合了交互式进化与大型语言模型，以模拟典型的人类设计过程。我们利用前者来利用用户的反馈选择最有前景的想法，并利用大型语言模型执行一项非常复杂的创造性任务——想法的重组与变异。在我们的框架中，过程始于一个简要说明和一组候选设计，这些设计要么由语言模型生成，要么由用户提出。接下来，用户通过向交互式遗传算法提供反馈来协作参与设计过程，该算法选择、重组和变异最有前景的设计。我们通过三个游戏设计任务评估了我们的框架，这些任务由远程协作的人类设计师完成。

英文摘要：

Large language models (LLMs) have taken the scientific world by storm, changing the landscape of natural language processing and human-computer interaction. These powerful tools can answer complex questions and, surprisingly, perform challenging creative tasks (e.g., generate code and applications to solve problems, write stories, pieces of music, etc.). In this paper, we present a collaborative game design framework that combines interactive evolution and large language models to simulate the typical human design process. We use the former to exploit users' feedback for selecting the most promising ideas and large language models for a very complex creative task - the recombination and variation of ideas. In our framework, the process starts with a brief and a set of candidate designs, either generated using a language model or proposed by the users. Next, users collaborate on the design process by providing feedback to an interactive genetic algorithm that selects, recombines, and mutates the most promising designs. We evaluated our framework on three game design tasks with human designers who collaborated remotely.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。

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