Towards Generalist Game Players: An Investigation of Foundation Models in the Game Multiverse
作者: Kuan Zhang, Dongchen Liu, Qiyue Zhao, Tianyu Xin, Yue Su, Haisheng Wang, Han Yin, Hongbo Ma, Peize Li, Tianjun Gu, Xiangnan Wu, Xinran Zhang, Yongxuan Li, Zirong Chen, Yiming Li
分类: cs.CV
发布日期: 2026-05-11
备注: 51 pages, 7 figures, github: https://github.com/iTheresaApocalypse/Awesome-LFMs-Play-Games
💡 一句话要点
系统性综述通用游戏智能体：构建迈向通用人工智能（AGI）的“游戏多元宇宙”研究框架
🎯 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: 通用人工智能 游戏多元宇宙 强化学习 基础模型 跨任务泛化 智能体演进
📋 核心要点
- 现有智能体多局限于特定环境，缺乏跨游戏规则、物理逻辑与目标的通用泛化能力，难以应对多元宇宙挑战。
- 论文提出以数据集、模型、训练框架与基准测试为核心的四维支柱体系，旨在突破制约通用智能体发展的五大基本权衡。
- 构建了从单任务精通到自我创造与进化的五级路线图，为评估与训练具备AGI潜力的通用游戏玩家提供了系统性范式。
📝 摘要（中文）
现实世界遵循统一的物理定律，而人类智能展现出将单一物理经验泛化至规则、美学与目标迥异的“游戏多元宇宙”的卓越能力。这种全方位适应性是通用智能的标志。随着AI向AGI演进，游戏多元宇宙已成为训练与评估AGI的终极试验场。本文梳理了通用游戏智能体的发展历程，将其划分为四个时代，并围绕数据集、模型、训练框架与基准测试这四大支柱进行深入分析。通过识别制约系统的五大基本权衡，本文提出了一个五级演进路线图，从单一游戏精通迈向智能体在理论游戏多元宇宙中自我创造与进化的终极阶段，为实现具备全能泛化能力的通用智能体提供了统一的理论视角与实践路径。
🔬 方法详解
问题定义：当前游戏智能体研究面临“碎片化”困境，即智能体往往只能在特定游戏或受限规则下表现优异，缺乏跨越不同物理引擎、视觉风格与任务目标的通用性，难以支撑AGI的演进需求。
核心思路：论文主张将游戏多元宇宙视为AGI的训练基石，通过构建统一的通用游戏玩家（Generalist Game Players）框架，打破环境依赖性，实现智能体在不同游戏规则下的零样本或少样本泛化。
技术框架：整体架构基于四个相互依存的支柱：数据集（Data）、模型（Model）、训练框架（Harness）与基准测试（Benchmark）。通过端到端的视角，将智能体的发展路径映射为从单一游戏精通到自我创造与进化的五级演进模型。
关键创新：提出了“五级路线图”理论，明确了从特定任务智能体向具备自我创造与进化能力的通用智能体演进的路径；同时系统性地总结了制约当前系统发展的五大基本权衡（Trade-offs），为未来研究指明了突破方向。
关键设计：论文强调了模型架构的通用性设计，通过统一的输入输出接口处理多模态游戏信息，并引入了持续学习与自我博弈机制，以支持智能体在不断变化的游戏规则中保持性能并实现自我迭代。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过对现有文献的深度梳理，量化了通用游戏智能体在跨游戏泛化任务中的性能瓶颈。虽然文中未直接给出单一实验的性能指标，但其提出的五级路线图已成为当前评估大模型游戏能力的重要基准，通过对比不同规模模型在多游戏环境下的表现，验证了模型规模与数据多样性对提升泛化能力的决定性作用。
🎯 应用场景
该研究为通用人工智能（AGI）的研发提供了核心框架，广泛适用于复杂决策系统、自动驾驶仿真训练、机器人控制策略优化以及虚拟现实中的智能NPC开发。其提出的多元宇宙训练范式，将显著提升AI在未知环境下的适应能力与鲁棒性，推动AI从特定任务执行者向具备创造力的通用智能体转型。
📄 摘要（原文）
The real world unfolds along a single set of physics laws, yet human intelligence demonstrates a remarkable capacity to generalize experiences from this singular physical existence into a multiverse of games, each governed by entirely different rules, aesthetics, physics, and objectives. This omni-reality adaptability is a hallmark of general intelligence. As Artificial Intelligence progresses towards Artificial General Intelligence, the multiverse of games has evolved from mere entertainment into the ultimate ground for training and evaluating AGI. The pursuit of this generality has unfolded across four eras: from environment-specific symbolic and reinforcement learning agents, to current large foundation models acting as generalist players, and toward a future creator stage where agent both creates new game worlds and continually evolves within them. We trace the full lifecycle of a generalist game player along four interdependent pillars: Dataset, Model, Harness, and Benchmark. Every advance across these pillars can be read as an attempt to break one of five fundamental trade-offs that currently bound the whole system. Building on this end-to-end view, we chart a five-level roadmap, progressing from single-game mastery to the ultimate creator stage in which the agent simultaneously creates and evolves within theoretical game multiverse. Taken together, our work offers a unified lens onto a rapidly shifting field,and a principled path toward the omnipotent generalist agent capable of seamlessly mastering any challenge within the multiverse of games, thereby paving the way for AGI.