Deutsch(DE) Do Vision Language Models Understand Human Engagement in Games?

视觉语言模型难以推断游戏中的玩家参与度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-02 04:00

研究人员调查了视觉语言模型（VLMs）是否能准确推断人类在游戏过程中的参与度。他们使用了跨越九款第一人称射击游戏的 GameVibe Few-Shot 数据集，并测试了三种 VLMs 和各种提示策略。结果表明，即使采用了先进的提示技术，VLMs 在可靠预测参与度方面仍面临困难，其表现通常仅略好于随机猜测，且未能超越简单的基线模型。该研究表明，VLMs 识别视觉游戏线索的能力与其真正理解玩家参与度等复杂心理状态的能力之间存在显著差距。 AI

影响凸显了当前 VLMs 在理解细微人类心理状态方面的局限性，表明在游戏设计和玩家体验等领域的应用需要进一步研究。

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报道来源 [1]

arXiv cs.AI TIER_1 Deutsch(DE) · Ziyi Wang, Qizan Guo, Rishitosh Singh, Xiyang Hu · 2026-10-02 04:00

视觉语言模型是否理解人类在游戏中的参与？

arXiv:2603.18480v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Inferring human engagement from gameplay video is important for game design and player-experience research, yet it remains unclear whether vision--language models (VLMs) can infer such latent psychological states from visu…

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视觉语言模型是否理解人类在游戏中的参与？

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