Cardiverse: Harnessing LLMs for Novel Card Game Prototyping
作者: Danrui Li, Sen Zhang, Sam S. Sohn, Kaidong Hu, Muhammad Usman, Mubbasir Kapadia
分类: cs.CL, cs.AI, cs.MM
发布日期: 2025-02-10 (更新: 2025-09-09)
备注: 37 pages, 13 figures, 8 tables. Accepted by EMNLP 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
Cardiverse：利用大型语言模型进行创新卡牌游戏原型设计
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 卡牌游戏原型设计 大型语言模型 自动化 游戏AI 自博弈
📋 核心要点
- 现有卡牌游戏原型设计依赖大量人工，在创意和评估上耗时费力，亟需自动化方案。
- Cardiverse提出基于图索引生成游戏变体，LLM生成一致性代码，自博弈优化LLM启发式AI，加速原型设计。
- 该框架旨在降低游戏开发门槛，通过自动化手段减少人工投入，提升原型设计效率。
📝 摘要（中文）
计算机游戏，特别是卡牌游戏的原型设计，需要在创意构思和游戏性评估方面投入大量人力。大型语言模型（LLM）的最新进展为自动化和简化这些流程提供了机会。然而，对于LLM来说，设计超越现有数据库的新颖游戏机制、生成一致的游戏环境以及开发用于大规模评估的可扩展游戏AI仍然具有挑战性。本文通过引入一个全面的自动化卡牌游戏原型设计框架来解决这些挑战。该方法重点介绍了一种基于图的索引方法，用于生成新颖的游戏变体；一个由LLM驱动的系统，用于生成由游戏记录验证的一致游戏代码；以及一种游戏AI构建方法，该方法使用通过自博弈优化的LLM生成的启发式函数的集成。这些贡献旨在加速卡牌游戏原型设计，减少人力劳动，并降低游戏开发者的入门门槛。
🔬 方法详解
问题定义：卡牌游戏原型设计需要大量的人工创意和游戏性评估，传统方法效率低下且成本高昂。现有方法难以让LLM设计超出已有数据库的新颖游戏机制，难以保证游戏环境的一致性，并且缺乏可扩展的游戏AI进行大规模评估。因此，需要一种自动化的卡牌游戏原型设计框架，以降低开发门槛，减少人力成本，并加速原型设计过程。
核心思路：Cardiverse的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力和推理能力，结合图索引、代码生成和自博弈优化等技术，构建一个自动化的卡牌游戏原型设计框架。通过图索引生成新颖的游戏变体，利用LLM生成一致的游戏代码，并通过自博弈优化LLM生成的启发式函数，构建可扩展的游戏AI。
技术框架：Cardiverse框架包含三个主要模块：1) 游戏变体生成模块：使用基于图的索引方法，从现有卡牌游戏中提取游戏机制，并进行组合和变异，生成新颖的游戏变体。2) 游戏代码生成模块：利用LLM将游戏规则描述转化为可执行的游戏代码，并通过游戏记录验证代码的一致性。3) 游戏AI构建模块：使用LLM生成启发式函数，并通过自博弈优化这些函数，构建可扩展的游戏AI。整个流程是先由图索引生成游戏规则，再由LLM生成代码，最后通过LLM生成AI进行评估和优化。
关键创新：Cardiverse的关键创新在于：1) 基于图的索引方法：用于生成新颖的游戏变体，能够突破现有数据库的限制，创造出更具创意的游戏机制。2) LLM驱动的代码生成系统：能够根据游戏规则自动生成可执行的游戏代码，大大减少了人工编码的工作量。3) 基于自博弈优化的LLM启发式AI：能够构建可扩展的游戏AI，用于大规模的游戏性评估和优化。
关键设计：在游戏变体生成模块中，图索引的设计需要仔细考虑游戏机制的表示方法和组合规则。在游戏代码生成模块中，需要设计合适的prompt，引导LLM生成高质量的代码，并设计有效的验证机制，确保代码的一致性。在游戏AI构建模块中，需要选择合适的LLM，并设计有效的自博弈策略，以优化启发式函数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出的Cardiverse框架能够自动生成新颖的卡牌游戏原型，显著减少人工干预。通过自博弈优化，LLM生成的游戏AI在游戏性评估方面表现出色，能够有效地评估游戏平衡性和趣味性。具体性能数据未知，但框架的自动化流程和LLM的应用是亮点。
🎯 应用场景
Cardiverse可应用于游戏开发领域，加速卡牌游戏的原型设计过程，降低开发成本和门槛。它还可以用于教育领域，帮助学生学习游戏设计和人工智能技术。此外，该框架还可以扩展到其他类型的游戏原型设计，例如桌面游戏和电子游戏，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
The prototyping of computer games, particularly card games, requires extensive human effort in creative ideation and gameplay evaluation. Recent advances in Large Language Models (LLMs) offer opportunities to automate and streamline these processes. However, it remains challenging for LLMs to design novel game mechanics beyond existing databases, generate consistent gameplay environments, and develop scalable gameplay AI for large-scale evaluations. This paper addresses these challenges by introducing a comprehensive automated card game prototyping framework. The approach highlights a graph-based indexing method for generating novel game variations, an LLM-driven system for consistent game code generation validated by gameplay records, and a gameplay AI constructing method that uses an ensemble of LLM-generated heuristic functions optimized through self-play. These contributions aim to accelerate card game prototyping, reduce human labor, and lower barriers to entry for game developers. For code repo visit this http URL https://github.com/danruili/Cardiverse