GameVibe Few-Shot dataset

视觉语言模型难以推断游戏中的玩家参与度

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。