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可图大模型
可图大模型（Kolors）是快手大模型团队自研打造的文生图AI大模型
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CombatVLA是什么
combatvla 是由淘天集团未来生活实验室研发的一款专为3d动作角色扮演游戏（arpg）战斗场景设计的视觉-语言-动作（vla）智能模型。该模型基于30亿参数规模，利用动作追踪器采集的真实玩家视频与操作数据，构建“动作思维”（aot）序列进行训练。通过三阶段渐进式学习策略——从视频级理解到帧级对齐，再到截断式推理优化，combatvla 实现了极高的推理效率，在战斗任务中表现超越现有方法，推理速度提升达50倍，任务完成率甚至超过人类玩家水平。
CombatVLA的主要功能
实时战斗决策：在复杂多变的3D游戏环境中，CombatVLA 能迅速做出如闪避、施法、回血等战斗动作，决策效率相较传统模型提升一个数量级。深度战斗推理：具备对敌人行为状态的分析能力，可预判攻击模式并规划最优应对策略，战斗理解能力在基准测试中遥遥领先。精确动作输出：模型能生成具体的键盘鼠标指令，例如“按下Q键释放技能”或“右键移动鼠标瞄准”，实现对游戏角色的精细化控制。强泛化性能：不仅在训练所见的游戏任务中表现优异，还能适应未见过的游戏场景和不同难度设定，展现出良好的跨任务迁移能力。
CombatVLA的技术原理
动作数据采集：通过自研动作追踪系统记录人类玩家在游戏中的键鼠操作，并同步捕获屏幕画面，形成“操作-画面”配对数据集。动作思维（AoT）建模：将原始操作数据转化为带有语义解释的“动作思维”序列，使模型不仅能学会“做什么”，还能理解“为什么这么做”。三阶段训练框架：第一阶段：视频级 AoT 微调，训练模型整体把握战斗流程。第二阶段：帧级 AoT 微调，强化动作与视觉输入的精准时序对齐。第三阶段：引入
标记进行截断式 AoT 训练，显著缩短生成长度，加快推理速度。自适应损失函数：结合动作对齐损失与跨模态对比损失，增强关键动作的预测准确性。动作执行引擎：将模型输出的高层指令解析为底层操作系统级输入指令，驱动游戏角色完成实际战斗操作。
CombatVLA的项目地址
项目官网：https://www.php.cn/link/aad65b962da06a412ef0d9e499960b1a GitHub仓库：https://www.php.cn/link/80975550806eb4c9abaf7bb3d6cd4868 arXiv技术论文：https://www.php.cn/link/071141fef2fa1e6caca573d7d3819871
CombatVLA的应用场景
ARPG游戏智能体：在3D动作游戏中实现自动化战斗，提供高效、流畅的角色控制体验。游戏开发辅助：用于自动测试战斗机制、平衡性验证和BUG检测，提升开发效率。电竞训练助手：作为高智能AI对手或陪练角色，帮助职业选手和玩家提升反应与战术水平。内容生成支持：协助设计战斗关卡、剧情推进和敌人行为逻辑，加速游戏内容生产。机器人动作迁移：其核心技术可迁移至现实世界机器人控制领域，赋能机器人在动态环境中进行快速感知与决策执行。
以上就是CombatVLA— 淘天集团推出的3D动作游戏专用VLA模型的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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