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#Pocket #NLP #LanguageModel #In-ContextLearning #Reasoning #LongSequence #EMNLP #read-later #Contamination-free #Selected Papers/Blogs
Issue Date: 2025-08-30 [Paper Note] TurnaboutLLM: A Deductive Reasoning Benchmark from Detective Games, Yuan Yuan+, EMNLP'25 GPT Summary- TurnaboutLLMという新しいフレームワークとデータセットを用いて、探偵ゲームのインタラクティブなプレイを通じてLLMsの演繹的推論能力を評価。証言と証拠の矛盾を特定する課題を設定し、12の最先端LLMを評価した結果、文脈のサイズや推論ステップ数がパフォーマンスに影響を与えることが示された。TurnaboutLLMは、複雑な物語環境におけるLLMsの推論能力に挑戦を提供する。 Comment

元ポスト:

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非常に面白そう。逆転裁判のデータを利用した超long contextな演繹的タスクにおいて、モデルが最終的な回答を間違える際はより多くの正解には貢献しないReasoning Stepを繰り返したり、QwQ-32BとGPT4.1は同等の性能だが、non thinkingモデルであるGPT4.1がより少量のReasoning Step (本研究では回答に至るまでに出力したトークン数と定義)で回答に到達し(=Test Time Scalingの恩恵がない)、フルコンテキストを与えて性能が向上したのはモデルサイズが大きい場合のみ(=Test Timeのreasoningよりも、in-contextでのreasoningが重要)だった、といった知見がある模様。じっくり読みたい。



#ComputerVision #Pocket #Transformer #DiffusionModel #OpenWeight #VideoGeneration/Understandings #WorldModels
Issue Date: 2025-08-28 [Paper Note] Matrix-Game 2.0: An Open-Source, Real-Time, and Streaming Interactive World Model, Xianglong He+, arXiv'25 GPT Summary- Matrix-Game 2.0を提案し、インタラクティブな世界モデルがリアルタイムで長いビデオを生成できるようにする。主なコンポーネントは、スケーラブルなデータ生成パイプライン、インタラクティブな条件を可能にするアクション注入モジュール、リアルタイム生成のための数ステップの蒸留。これにより、25 FPSで高品質な1分間のビデオを生成可能。モデルの重みとコードはオープンソース化。 Comment

元ポスト:

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pj page: https://matrix-game-v2.github.io

公式:

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#Analysis #NLP #Blog
Issue Date: 2025-08-24 Identification and Analysis of Identity-Centric Elements of Character-Likeness from Game Scenario, Iwata+, SIGDIAL'25 Comment

arxivに無さそうなので、概要は元ポスト参照のこと。キャラクターらしさの構成要素とそれらがキャラクターらしさに関してどのように関係しているかを分析した研究な模様。

元ポスト:

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#ComputerVision #Pocket #VideoGeneration/Understandings #interactive Issue Date: 2025-08-14 [Paper Note] Hunyuan-GameCraft: High-dynamic Interactive Game Video Generation with Hybrid History Condition, Jiaqi Li+, arXiv'25 GPT Summary- 「Hunyuan-GameCraft」という新しいフレームワークを提案し、ゲーム環境における高ダイナミックインタラクティブ動画生成を実現。キーボードとマウスの入力を統合し、動画シーケンスを自己回帰的に拡張することで、アクション制御と一貫性を向上。大規模データセットでトレーニングし、視覚的忠実性とリアリズムを強化。実験により、既存モデルを大幅に上回る性能を示した。 Comment

元ポスト:

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単体の画像と、prompt、マウス・キーボード入力に基づいてinteractiveに動画を合成する。軽量なGPUでも動作するように、高品質な合成データによってモデルを蒸留し軽量なモデルを利用したりもしている模様。そのうち家庭のゲーミングPCでこういったモデルでゲームをする日が来るのだろうか。
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アーキテクチャに使われている技術:
- [Paper Note] DiT: Self-supervised Pre-training for Document Image Transformer, Junlong Li+, ACMMM'22
- Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision, Radford+, OpenAI, ICML'21



#NeuralNetwork #ComputerVision #NaturalLanguageGeneration #NLP Issue Date: 2022-09-15 Generating Racing Game Commentary from Vision, Language, and Structured Data, Tatsuya+, INLG'21 Comment

データセット: https://kirt.airc.aist.go.jp/corpus/ja/RacingCommentary



#Article #NLP #LanguageModel #LLMAgent #Evaluation #Blog Issue Date: 2025-08-06 Introducing Kaggle Game Arena, Meg Risdal, 2025.08 Comment

元ポスト:

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現在はチェスのみの模様

チェスときくとこの研究を思い出す:
- Learning to Generate Move-by-Move Commentary for Chess Games from Large-Scale Social Forum Data, Jhamtani+, ACL'18



#Article #GenerativeAI #Blog Issue Date: 2023-07-11 Open Source AI Game Jam, 2023 Comment

GenerativeAIを使ってゲームを作る取り組み