CombatVLA – 淘天集團推出的3D動作游戲專用VLA模型

CombatVLA：淘天集團未來生活實驗室團隊傾力打造的3D動作角色扮演游戲（ARPG）戰斗利器，以3B參數規模，通過“動作思維”（AoT）序列訓練，實現比肩甚至超越人類玩家的戰斗表現，推理速度驚人提升50倍。

CombatVLA：為ARPG戰斗而生的智能模型

CombatVLA是淘天集團未來生活實驗室團隊專為3D動作角色扮演游戲（ARPG）的戰斗環節設計的創新視覺-語言-動作（VLA）模型。該模型以30億參數為基礎，利用動作捕獲的視頻動作對進行訓練，并將這些數據轉化為結構化的“動作思維”（AoT）序列。通過獨創的三階段漸進式學習范式，從宏觀的視頻層面到微觀的幀級別，再到精細的截斷策略，CombatVLA能夠實現極為高效的推理。在戰斗理解的各項基準測試中，CombatVLA的表現均超越了現有模型，其推理速度提升了驚人的50倍，并且在任務完成率上甚至優于人類玩家。

核心功能亮點

• 迅捷的戰斗決策能力： CombatVLA能夠在復雜的3D游戲環境中，實時做出閃避、施放技能、回復生命值等一系列關鍵戰斗決策，其決策速度比傳統模型快50倍，為玩家帶來前所未有的流暢體驗。
• 深度戰斗理解與推理： 模型能夠精準評估敵人的狀態，洞察其攻擊意圖，并推理出最有效的戰斗策略。其在戰斗理解方面的能力顯著優于市面上其他模型。
• 精準的動作指令生成： CombatVLA能夠輸出具體、可執行的鍵鼠操作指令，例如按下特定按鍵或執行鼠標動作，從而精確控制游戲角色進行戰斗。
• 卓越的泛化能力： 無論面對何種難度的任務或不同的游戲類型，CombatVLA均展現出強大的適應性和泛化能力，能夠在未接觸過的游戲場景中高效執行戰斗任務。

技術原理深度解析

• 動作賦能數據采集： 模型的數據基礎來源于動作，它能夠同步捕捉人類玩家的游戲操作（鍵盤、鼠標）以及對應的游戲畫面，生成詳盡的視頻動作對數據。
• “動作思維”（AoT）序列的語義化： 采集到的數據被轉化為“動作思維”（Action-of-Thought）序列，每個動作都配有詳細的解釋，這使得模型能夠深入理解動作背后的語義和邏輯。
• 三階段漸進式學習策略：
  • 階段一： 視頻級 AoT 微調，幫助模型初步建立對戰斗環境的整體認知。
  • 階段二： 幀級 AoT 微調，強化模型對動作與前后幀之間嚴格時序關系的理解。
  • 階段三： 幀級截斷 AoT 微調，通過引入特殊的“<TRUNC>”標記，實現輸出的截斷，從而大幅提升推理速度。
• 自適應動作權重損失優化： 通過動作對齊損失和模態對比損失等技術，模型能夠優化訓練過程，確保關鍵動作輸出的準確性。
• 動作執行框架的實際應用： 模型生成的動作指令被整合到動作執行框架中，轉化為實際的鍵鼠操作，實現對游戲角色的自動化控制。

項目資源鏈接

• 官方網站： https://combatvla.github.io/
• GitHub代碼庫： https://github.com/ChenVoid/CombatVLA
• 技術論文： https://arxiv.org/pdf/2503.09527

廣泛的應用前景

• 3D ARPG游戲體驗升級： 在3D動作角色扮演游戲中，CombatVLA能夠實時控制游戲角色進行戰斗，實現高效決策和精準動作，顯著提升玩家的游戲體驗。
• 游戲測試與優化輔助： 該模型可協助游戲開發者對游戲的戰斗系統進行測試和優化，快速發現并解決潛在問題。
• 電子競技訓練新模式： CombatVLA可作為智能對手，為電競選手提供訓練平臺，幫助用戶磨練戰斗技巧和戰術，提升競技水平。
• 游戲內容創作加速： 模型能夠輔助游戲開發者生成逼真的戰斗場景和引人入勝的劇情，加速復雜游戲關卡和任務的構建。
• 拓展至機器人控制領域： CombatVLA的技術潛力也可延伸至現實世界的機器人控制，賦予機器人在動態環境中進行快速決策和執行動作的能力。