arXiv · AI· Qi Liu, Xiaoyang Yuan, Zhuomeng Zhang, Yubin Ruan, Xinyi Mou, Wenjin Wang, Hanying Jiao, Di Wu, Jinke Li, Jingxuan Hong, Ke Feng, Zixun Sun·· 17 小时前AI 评分31
TactiNavi：基于显式策略条件的大语言模型游戏教练服务与修订系统
TactiNavi: Serving and Revising an LLM Game Coach with Explicit Strategy Conditions
AI 导读
TactiNavi 通过将策略适用性转化为显式工件，将 LLM 游戏教练的推荐正确率从 57.9% 提升至 82.0%。 系统离线编译带有前置条件的策略包，在线执行时记录决策轨迹，回溯评测显示基于轨迹的验证精度达 86.4%。 部署发现重新运行未修改系统可恢复 38.4% 的失败轮次，表明多数表面修复实为生成噪声。
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