复用多模态智能体：游戏中声音设计的高效评估

该论文提出一种利用多模态学习和强化学习高效评估游戏声音设计的新框架。 方法预训练多模态编码器将视觉和听觉信息映射至共享潜在空间，然后固定策略，通过微调编码器来隔离声音变化对智能体行为的影响，从而避免从头重新训练。实验表明该方法能检测声音退化引起的性能差异，并显著降低计算成本，提供可扩展的评估方案。