AceAction 发布 500 条 3D 游戏动作数据集

研究团队于 2026 年 11 月 4 日发布 AceAction 数据集，该数据集包含 500 条经过人工验证的游戏演示轨迹。其核心目标是通过分层目标机制，支持 3D 游戏世界中的通用动作学习。 在数据处理方面，该数据集利用视觉语言模型流水线生成标注，覆盖导航、战斗等多种场景。报告指出，这种处理方式确保了子目标与任务指令在时间上的对齐，为后续的智能体学习奠定了结构基础。 最新进展显示，该数据集的通过率达到 95.8%，验证了数据质量。这一结果旨在为智能体在动态环境中进行技能组合与切换提供可靠的数据基础。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。