AceAction-5M：面向 3D 游戏世界通用动作学习的分层目标数据集

研究团队发布 AceAction 数据集，包含 500 条经过人工验证的游戏演示轨迹，旨在通过分层目标支持通用动作学习。 该数据集利用视觉语言模型流水线生成标注，覆盖导航、战斗等场景，确保子目标与任务指令在时间上对齐。 其 95.8% 的通过率验证了数据质量，为智能体学习在动态环境中组合与切换技能提供数据基础。