CombatVLA是什么
CombatVLA是淘天集团未来生活实验室团队推出的专为3D动作角色扮演游戏（ARPG）设计的视觉-语言-动作（VLA）模型。模型用3B参数规模，通过动作追踪器收集数据并转化为“动作思维”序列进行训练，基于三阶段渐进式学习范式，实现高效推理。模型能在复杂3D游戏环境中实时做出战斗决策，包括躲避攻击、发动技能等，决策速度比传统模型快50倍，且在战斗理解基准测试中表现优异，任务成功率高于人类玩家，具有很强的泛化能力。
CombatVLA的主要功能
- 实时战斗决策：CombatVLA 能在复杂的3D游戏环境中迅速做出战斗决策，例如躲避敌人的攻击、发动技能、恢复生命值等，决策速度比传统模型快50倍。
- 战斗理解与推理：模型能精准评估敌人的状态和攻击意图，推理出最优的战斗动作，战斗理解能力显著优于其他模型。
- 动作指令生成：CombatVLA 能输出具体可执行的键鼠操作指令，直接控制游戏角色进行战斗，实现高效的动作执行。
- 泛化能力：在不同难度的任务中和全新的游戏场景里，CombatVLA 均能展现出强大的泛化能力，有效执行战斗任务。
CombatVLA的官网地址
- 项目官网：https://combatvla.github.io/
- GitHub仓库：https://github.com/ChenVoid/CombatVLA
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.09527
CombatVLA相关的人工智能知识
- 视觉-语言-动作（VLA）模型：视觉-语言-动作（VLA）模型是多模态人工智能模型，结合视觉信息（如游戏画面）、语言信息（如动作描述）和动作指令（如键鼠操作）。模型通过理解视觉场景、解析语言指令，能生成相应的动作输出，实现在复杂环境中的高效交互。
- 动作追踪器：动作追踪器是收集人类玩家游戏操作数据的重要工具。基于同步记录键盘和鼠标操作及游戏画面，生成视频动作对数据。数据经过处理后，能用在训练人工智能模型，使其能学习和模仿人类玩家的操作习惯和策略。
- 动作思维（AoT）序列：动作思维（Action-of-Thought，AoT）序列是将动作数据转化为语义化和逻辑化的格式。每个动作包含操作指令，且附带详细的解释，帮助模型理解动作的背景和目的。
- 三阶段渐进式学习：三阶段渐进式学习是分层次的训练方法，能逐步提升模型的性能。第一阶段是视频级微调，让模型初步理解战斗环境；第二阶段是帧级微调，帮助模型理解动作与前序帧的严格对齐；第三阶段是帧级截断微调，通过引入特殊标记 <TRUNC>，截断输出加速推理。
- 自适应动作权重损失：自适应动作权重损失是优化训练过程的技术。基于动作对齐损失和模态对比损失，确保模型准确输出关键动作。动作对齐损失帮助模型学习动作与环境的对齐关系，模态对比损失确保模型在不同模态（如视觉和语言）之间保持一致性。
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