Rule Synergy Analysis using LLMs: State of the Art and Implications

📄 arXiv: 2508.19484v1 📥 PDF

作者: Bahar Bateni, Benjamin Pratt, Jim Whitehead

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-27

备注: Submitted for publication at the IEEE Transactions on Games 2024, Special Issue on Large Language Models and Games (10 pages excluding appendix, 3 figures)

💡 一句话要点

利用LLMs分析规则协同以解决复杂环境中的推理问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 规则推理 卡牌游戏 数据集构建 模型评估 错误分析 智能代理

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态环境中对复杂规则交互的理解和推理能力不足，尤其在卡牌游戏中表现不佳。
  2. 论文提出了一个新的数据集，专注于卡牌协同，并分析LLMs在识别卡牌交互中的表现和错误类型。
  3. 实验结果表明，LLMs在识别非协同卡牌对方面表现良好，但在正面和负面协同的检测上存在显著不足。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在逻辑推理、数学等多个领域表现出色。本文研究了LLMs在动态环境中理解和推理复杂规则交互的能力，特别是在卡牌游戏中。我们引入了一个来自《Slay the Spire》的卡牌协同数据集，分类了卡牌对的正面、负面或中性交互。评估结果显示，LLMs在识别非协同卡牌对方面表现良好，但在检测正面和负面协同方面存在困难。我们还对常见错误类型进行了分类，包括时机问题、游戏状态定义和遵循游戏规则的困难。研究结果为未来提升模型在规则及其交互效果预测方面的表现提供了方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决LLMs在动态环境中对复杂规则交互理解的不足，尤其是在卡牌游戏中的应用。现有方法在识别正面和负面协同方面存在显著挑战。

核心思路：通过引入一个专门的卡牌协同数据集，论文探讨LLMs在识别卡牌交互中的能力，分析其错误类型，并提出改进方向。

技术框架：研究首先构建了一个包含卡牌对及其交互类型的数据集，随后通过LLMs进行训练和评估，最后分析模型的表现和错误类型。

关键创新：最重要的创新在于引入了针对卡牌游戏的协同数据集，并系统性地分析了LLMs在此任务中的表现，揭示了其在复杂规则推理中的局限性。

关键设计：在实验中，使用了特定的评估指标来衡量模型在识别不同类型卡牌交互中的表现，并对模型的参数设置和训练过程进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在识别非协同卡牌对时的准确率较高，但在正面和负面协同的检测上存在明显不足，尤其是在负面协同的识别上，准确率低于50%。这些发现为未来的研究提供了重要的改进方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括游戏设计、智能代理和教育工具等。通过提升LLMs在复杂规则交互中的推理能力，可以为开发更智能的游戏AI和教育应用提供支持，进而推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated strong performance across a variety of domains, including logical reasoning, mathematics, and more. In this paper, we investigate how well LLMs understand and reason about complex rule interactions in dynamic environments, such as card games. We introduce a dataset of card synergies from the game Slay the Spire, where pairs of cards are classified based on their positive, negative, or neutral interactions. Our evaluation shows that while LLMs excel at identifying non-synergistic pairs, they struggle with detecting positive and, particularly, negative synergies. We categorize common error types, including issues with timing, defining game states, and following game rules. Our findings suggest directions for future research to improve model performance in predicting the effect of rules and their interactions.