arXiv · cs.AI· Ga\"etan Berlaimont, Justin Vanwichelen, Beno\^it Ronval, H\'el\`ene Verhaeghe·· 5 小时前
CriticaLLM：用 LLM 自主担任桌游角色扮演游戏的游戏主持人
CriticaLLM: Using LLMs as Autonomous Game Master for Tabletop Role-Playing Games
arXiv:2610.21525v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Ga\"etan Berlaimont, Justin Vanwichelen, Beno\^it Ronval, H\'el\`ene Verhaeghe
研究任务与主要进展
研究者提出 CriticaLLM 框架，一个全自动化游戏主持人（Game Master），可完整运行桌游角色扮演游戏（TTRPG，如《龙与地下城》），覆盖故事生成、探索与战斗阶段管理。团队先梳理了 LLM 在 TTRPG 中应具备的关键组件，随后邀请真实 TTRPG 玩家对框架进行评估，并在四个不同规模的 LLM 上考察生成剧情与反派的多样性。结果显示该框架有望用于完整运行 TTRPG 游戏。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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