arXiv · cs.AI· Qi Liu·· 2 天前AI 评分46
TactiNavi：基于显式策略条件的服务与修订 LLM 游戏教练系统
TactiNavi: Serving and Revising an LLM Game Coach with Explicit Strategy Conditions
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Qi Liu
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2611.04772v1
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AI 导读
研究者提出 TactiNavi，一款商业开放世界游戏中 LLM 教练智能体的服务系统，将策略适用性作为离线编译、在线执行、故障诊断和发布的显式共享产物。在 1,122 条历史教练对话的回顾性评估中，含条件的策略包将正确率从 57.9% 提升至 82.0%，玩家状态变化下的策略误用率从 18.1% 降至 10.4%，基于 trace 的断言验证精度达 86.4%，中位回复延迟 2.07 s。部署还发现多数表面修复是生成噪声：未改动的系统重跑可恢复 38.4% 的失败回合，15 个已发布的修订单元中仅 1 个能通过发布检查。
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