Scaling Behavior Cloning Improves Causal Reasoning: An Open Model for Real-Time Video Game Playing

📄 arXiv: 2601.04575v1 📥 PDF

作者: Yuguang Yue, Irakli Salia, Samuel Hunt, Chris Green, Wenzhe Shi, Jonathan J Hunt

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-08

备注: 24 pages, 16 figures

💡 一句话要点

提出基于大规模行为克隆的实时视频游戏AI模型，提升因果推理能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 行为克隆 游戏AI 因果推理 大规模模型 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有行为克隆方法在复杂游戏环境中，因果推理能力不足，难以泛化。
  2. 通过扩展模型和数据规模，行为克隆可以学习到更具因果性的策略，提升泛化能力。
  3. 实验表明，大规模行为克隆模型在多种3D游戏中达到人类水平，并揭示了模型规模与因果推理能力之间的关系。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种开放的训练方案，用于构建可在消费级GPU上实时推理的视频游戏AI基础模型。作者开放了所有数据（超过8300小时的高质量人类游戏数据）、训练和推理代码以及预训练模型。实验表明，该模型在多种3D视频游戏中达到了与人类玩家相当的水平。通过该方案，作者系统地研究了行为克隆的扩展规律，以理解模型的性能和因果推理能力如何随模型和数据规模变化。首先，在一个简单的玩具问题中，作者证明了对于某些类型的因果推理，增加训练数据量和网络深度可以使模型学习到更具因果性的策略。然后，作者系统地研究了因果关系如何随参数数量（和深度）以及高达12亿参数的扩展模型的训练步骤变化，并发现与玩具问题中观察到的相似的扩展结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频游戏中AI模型的因果推理能力不足的问题。现有方法，特别是行为克隆，在面对复杂环境和长期决策时，往往难以学习到真正的因果关系，导致模型策略缺乏鲁棒性和泛化性。现有方法通常难以在复杂3D游戏中达到人类玩家的水平。

核心思路：论文的核心思路是通过大规模的行为克隆，即增加训练数据量和模型规模，来提升模型的因果推理能力。作者认为，更大的模型和更多的数据能够帮助模型学习到更深层次的因果关系，从而做出更合理的决策。这种方法借鉴了自然语言处理领域中大规模预训练模型的成功经验。

技术框架：整体框架包括数据收集、模型训练和模型推理三个主要阶段。数据收集阶段收集了超过8300小时的高质量人类游戏数据。模型训练阶段使用行为克隆算法，以人类玩家的行为作为监督信号，训练大规模神经网络模型。模型推理阶段将训练好的模型部署到游戏中，实现实时的游戏AI。

关键创新：最重要的技术创新点在于验证了大规模行为克隆可以有效提升模型的因果推理能力。与传统的行为克隆方法相比，该方法更加注重模型和数据的规模，通过规模效应来提升模型的性能。此外，开放了大规模高质量游戏数据集，为后续研究提供了便利。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 大规模数据集的构建，保证了数据的质量和多样性；2) 模型规模的扩展，使用了高达12亿参数的模型；3) 训练过程的优化，保证了模型能够有效地学习到人类玩家的行为模式；4) 损失函数采用标准的行为克隆损失函数，即最小化模型预测动作与人类动作之间的差异。

📊 实验亮点

实验结果表明，该模型在多种3D视频游戏中达到了与人类玩家相当的水平。通过系统地研究行为克隆的扩展规律，作者发现增加训练数据量和网络深度可以显著提升模型的因果推理能力。在参数规模达到12亿时，模型性能持续提升，验证了大规模行为克隆的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要智能决策的场景，例如游戏AI、自动驾驶、机器人控制等。通过学习人类行为，AI模型可以更好地理解环境，做出更合理的决策，从而提高系统的智能化水平。未来，该方法有望应用于更复杂的任务，例如辅助医疗诊断、金融风险评估等。

📄 摘要（原文）

Behavior cloning is enjoying a resurgence in popularity as scaling both model and data sizes proves to provide a strong starting point for many tasks of interest. In this work, we introduce an open recipe for training a video game playing foundation model designed for inference in realtime on a consumer GPU. We release all data (8300+ hours of high quality human gameplay), training and inference code, and pretrained checkpoints under an open license. We show that our best model is capable of playing a variety of 3D video games at a level competitive with human play. We use this recipe to systematically examine the scaling laws of behavior cloning to understand how the model's performance and causal reasoning varies with model and data scale. We first show in a simple toy problem that, for some types of causal reasoning, increasing both the amount of training data and the depth of the network results in the model learning a more causal policy. We then systematically study how causality varies with the number of parameters (and depth) and training steps in scaled models of up to 1.2 billion parameters, and we find similar scaling results to what we observe in the toy problem.