淘天集团发布3D动作游戏专用VLA模型

CombatVLA是什么

CombatVLA是由淘天集团未来生活实验室团队开发的先进视觉-语言-动作（VLA）模型，专为3D动作角色扮演游戏中的战斗任务设计。该模型采用创新的三阶段渐进式学习范式，在训练过程中使用基于3B参数规模的动作追踪器数据，并将这些数据格式化为独特的”动作思维”（AoT）序列。通过这种独特的方法，CombatVLA实现了从视频级到帧级再到截断策略的高效推理。在实际测试中，CombatVLA不仅展现了超越现有模型的战斗理解能力，还在推理速度和任务成功率上达到了新的高度——分别比人类玩家快50倍，并且能够完成更复杂的任务。

CombatVLA的主要功能

CombatVLA具备多种强大的功能，能够显著提升3D游戏中的战斗体验：

• 实时战斗决策能力：能够在复杂多变的3D游戏环境中快速做出反应，包括躲避攻击、释放技能和管理生命值等操作。其决策速度较传统模型提升了50倍，为玩家提供了前所未有的流畅游戏体验。
• 深入的战斗理解与推理：通过分析敌人的状态和意图， CombatVLA能够准确判断最佳的战斗策略，并据此执行相应的动作指令。这种理解能力远远超过现有的其他模型。
• 精准的动作指令输出：不仅生成高阶决策，还能输出具体的键鼠操作指令（如按下特定按键或进行鼠标移动），从而实现对游戏角色的精确控制。
• 强大的泛化能力：在面对各种难度级别和不同游戏环境时，CombatVLA展现出惊人的适应性。即使是在从未见过的新场景中，它依然能够有效执行战斗任务。

CombatVLA的技术原理

CombatVLA的创新技术主要体现在以下几个方面：

• 动作追踪器数据采集：通过专门的动作追踪器收集人类玩家的游戏操作数据，包括键盘和鼠标的具体操作信息，并同步记录游戏画面。这些数据经过处理后形成视频动作对，为模型训练提供了丰富的素材。
• 动作思维（AoT）序列转换：将原始的数据转化为独特的”动作思维”（Action-of-Thought）格式，每个动作都附带详细的语义解释和逻辑关联。这种格式使模型能够更深入地理解动作背后的意义和意图。
• 三阶段渐进式学习框架：
  • 第一阶段：视频级AoT微调 — 通过大量视频数据的训练，帮助模型初步建立对战斗环境的认知基础。
  • 第二阶段：帧级AoT微调 — 进一步优化模型，使其能够准确理解动作与前序画面之间的关联性。
  • 第三阶段：截断策略优化 — 引入特殊标记<TRUNC>机制，在输出时进行适当截断，从而实现推理速度的显著提升。
• 自适应动作权重损失优化：采用创新的动作对齐损失和模态对比损失方法，确保模型在训练过程中能够准确捕捉关键动作，并避免不相关操作的影响。
• 动作执行转换框架：将模型生成的抽象指令转化为具体的键鼠操作序列，最终实现对游戏角色的自动控制。这一过程保证了战斗指令的准确性和可执行性。

CombatVLA的项目地址

想要深入了解或使用CombatVLA的朋友，可以通过以下链接访问相关资源：

• 项目官网：https://combatvla.github.io/
• GitHub仓库：https://github.com/ChenVoid/CombatVLA
• 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.09527

CombatVLA的应用场景

凭借其强大的功能和技术创新， CombatVLA在多个领域展现了广泛的应用潜力：

• 游戏体验提升：在3D动作角色扮演游戏中，实时辅助玩家做出最优战斗决策，显著提升游戏的趣味性和挑战性。
• 游戏测试与优化：为开发者提供智能化的工具，帮助发现和修复游戏中的战斗系统问题，从而提高产品质量。
• 电竞训练助手：为电竞选手提供智能对手和训练建议，帮助他们提升战术理解和操作精度，增强竞技实力。
• 内容创作支持：协助游戏设计师快速生成复杂战斗场景和任务逻辑，加速游戏关卡的开发进程。
• 机器人控制：将技术应用于现实世界中的机器人控制领域，使其能够在动态环境中进行高效决策和动作执行。