速報 PCGRLLM:用大型語言模型自動生成遊戲獎勵函數 研究指出遊戲中獎勵設計耗費大量專家知識。本文提出PCGRLLM架構,結合回饋機制與推理式提示工程,自動由故事生成獎勵函數。實驗在二維環境與多種提示法上跑測,表現大幅優於既有結構並接近人類水平。可望減少對人力依賴並助長創意流程。研究採用兩款先進大型語言模型驗證。