English(EN) LLM-based NPCs in Video Games: A Systematic Mapping Study

基于大语言模型的电子游戏NPC：一项系统性文献映射研究

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-05 05:00

一项系统性文献映射研究分析了377篇论文，以了解大语言模型（LLM）集成到电子游戏非玩家角色（NPC）中的现状。研究发现，虽然LLM有潜力实现更具动态性和适应性的NPC，但诸如长期记忆和检索增强生成等高级功能的广泛采用受到限制。该研究还量化了各种组件的采用率，注意到响应时间在2.6到15秒之间，并确定了商业实施的六个主要障碍，为未来发展提供了建议。 AI

影响为LLM集成到电子游戏NPC中提供了结构化概述，突出了开发人员和研究人员的采用率和障碍。

排序理由该集群是发表在arXiv上的系统性文献映射研究，分析了关于AI特定应用的学术文献。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Signal score: 26 / 100; Composite score across the factors below. Higher = stronger signal that this story matters right now.
Newsworthiness bucket: Tool; 该集群是发表在arXiv上的系统性文献映射研究，分析了关于AI特定应用的学术文献。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
Source corroboration: Single-source cluster; Only one publisher covered this so far. Single-source stories can still rank when the publisher is high-authority, but they lack cross-source corroboration.
Topics: paper, product; Editorial topic classification. Feeds into how the story surfaces on /topic/<slug> hub pages and into the per-entity coverage mix.
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Story freshness: Breaking (< 6h); Fresh story with cross-source coverage still developing. Ranking may shift as more sources report.

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报道来源 [1]

arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Dilan Mian, Jeremy Bradbury, Yann-Ga\"el Gu\'eh\'eneuc, Fabio Petrillo, Cristiano Politowski · 2026-11-05 05:00

视频游戏中的基于LLM的NPC：一项系统性映射研究

arXiv:2611.05427v1 Announce Type: cross Abstract: For decades, non-player characters (NPCs) have been driven by rule-based systems whose personalities and interactions are scripted before release. Large language models (LLMs) promise NPCs that converse openly, adapt to new situat…

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报道来源 [1]

视频游戏中的基于LLM的NPC：一项系统性映射研究

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