CombatVLA

CombatVLA – 淘天集团推出的3D动作游戏专用VLA模型

CombatVLA：淘天集团未来生活实验室团队倾力打造的3D动作角色扮演游戏（ARPG）战斗利器，以3B参数规模，通过“动作思维”（AoT）序列训练，实现比肩甚至超越人类玩家的战斗表现，推理速度惊人提升50倍。

CombatVLA：为ARPG战斗而生的智能模型

CombatVLA是淘天集团未来生活实验室团队专为3D动作角色扮演游戏（ARPG）的战斗环节设计的创新视觉-语言-动作（VLA）模型。该模型以30亿参数为基础，利用动作捕获的视频动作对进行训练，并将这些数据转化为结构化的“动作思维”（AoT）序列。通过独创的三阶段渐进式学习范式，从宏观的视频层面到微观的帧级别，再到精细的截断策略，CombatVLA能够实现极为高效的推理。在战斗理解的各项基准测试中，CombatVLA的表现均超越了现有模型，其推理速度提升了惊人的50倍，并且在任务完成率上甚至优于人类玩家。

核心功能亮点

• 迅捷的战斗决策能力： CombatVLA能够在复杂的3D游戏环境中，实时做出闪避、施放技能、回复生命值等一系列关键战斗决策，其决策速度比传统模型快50倍，为玩家带来前所未有的流畅体验。
• 深度战斗理解与推理： 模型能够精准评估敌人的状态，洞察其攻击意图，并推理出最有效的战斗策略。其在战斗理解方面的能力显著优于市面上其他模型。
• 精准的动作指令生成： CombatVLA能够输出具体、可执行的键鼠操作指令，例如按下特定按键或执行鼠标动作，从而精确控制游戏角色进行战斗。
• 卓越的泛化能力： 无论面对何种难度的任务或不同的游戏类型，CombatVLA均展现出强大的适应性和泛化能力，能够在未接触过的游戏场景中高效执行战斗任务。

技术原理深度解析

• 动作赋能数据采集： 模型的数据基础来源于动作，它能够同步捕捉人类玩家的游戏操作（键盘、鼠标）以及对应的游戏画面，生成详尽的视频动作对数据。
• “动作思维”（AoT）序列的语义化： 采集到的数据被转化为“动作思维”（Action-of-Thought）序列，每个动作都配有详细的解释，这使得模型能够深入理解动作背后的语义和逻辑。
• 三阶段渐进式学习策略：
  • 阶段一： 视频级 AoT 微调，帮助模型初步建立对战斗环境的整体认知。
  • 阶段二： 帧级 AoT 微调，强化模型对动作与前后帧之间严格时序关系的理解。
  • 阶段三： 帧级截断 AoT 微调，通过引入特殊的“<TRUNC>”标记，实现输出的截断，从而大幅提升推理速度。
• 自适应动作权重损失优化： 通过动作对齐损失和模态对比损失等技术，模型能够优化训练过程，确保关键动作输出的准确性。
• 动作执行框架的实际应用： 模型生成的动作指令被整合到动作执行框架中，转化为实际的键鼠操作，实现对游戏角色的自动化控制。

项目资源链接

• 官方网站： https://combatvla.github.io/
• GitHub代码库： https://github.com/ChenVoid/CombatVLA
• 技术论文： https://arxiv.org/pdf/2503.09527

广泛的应用前景

• 3D ARPG游戏体验升级： 在3D动作角色扮演游戏中，CombatVLA能够实时控制游戏角色进行战斗，实现高效决策和精准动作，显著提升玩家的游戏体验。
• 游戏测试与优化辅助： 该模型可协助游戏开发者对游戏的战斗系统进行测试和优化，快速发现并解决潜在问题。
• 电子竞技训练新模式： CombatVLA可作为智能对手，为电竞选手提供训练平台，帮助用户磨练战斗技巧和战术，提升竞技水平。
• 游戏内容创作加速： 模型能够辅助游戏开发者生成逼真的战斗场景和引人入胜的剧情，加速复杂游戏关卡和任务的构建。
• 拓展至机器人控制领域： CombatVLA的技术潜力也可延伸至现实世界的机器人控制，赋予机器人在动态环境中进行快速决策和执行动作的能力。