uotavern 发布 anima3：用本地模型 logprob 选择替代 LLM 生成 JSON 的游戏 Agent 大脑
先了解这件事
uotavern 在 GitHub 发布 anima3，一个驱动 anima-client 的轻量 System One 大脑，用于游戏环境中的自主 Agent 决策。其核心做法是：把 Observation 转成文本场景（可访问性树），用代码枚举当前合法动词的闭式菜单，再由本地模型按选项字母的 log-probabilities 选择一个，全程不生成文本，无需解析且选择不会超出菜单；低置信度时回退到规则自身的首个动词。 anima3 的前作 anima2 是 8 万行规则加一个生成 JSON 的 LLM。anima3 默认后端为本地 Qwen3-4B（logprob 模式），作者称在 M5 上每次决策约 96–150 ms 且零成本。文中给出离线与 ServUO 实机数据：77 个测试，覆盖战斗、经济、多人村庄、决斗等场景，以及置信度门控实测（ECE 0.585）；实验 3 中 Qwen 自主决策显著差于规则（p < 0.001）。
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- GitHub · 去对齐工具与仓库精选anima3 发布：用 logprob 选择替代 LLM 生成 JSON 的 System One 大脑
uotavern 发布 anima3，一个驱动 anima-client 的轻量 System One 大脑：把 Observation 转成文本场景（可访问性树），用代码枚举当前合法动词的闭式菜单，由本地模型按选项字母的 log-probabilities 选择一个，从不生成文本，无需解析且不会答到菜单之外，低置信度时回退到规则自己的首个动词。默认后端为本地 Qwen3-4B（logprob 模式），实测在 M5 上每次决策约 96–150 ms 且 $0；文中给出离线与 ServUO 实机数据，包括 77 个测试、战斗/经济/多人村庄/决斗等场景、置信度门控实测（ECE 0.585）以及实验 3 中 Qwen 自主决策显著差于规则（p < 0.001）的结果。
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