RSIGame
一套自主游戏开发框架，通过局部循环与全局循环结合的方式，让AI智能体能够自主设计游戏机制、编写代码、制作多模态资产，并通过递归自我改进持续提升游戏质量
Timeline (last 90 days)
RSIGame是一套针对自主游戏开发的框架，采用递归自我改进方法让大模型自主开发游戏
RSIGame把开发组织成互补的局部循环和全局循环
RSIGame的局部循环通过自主探索、问题诊断与改进三个阶段进行细粒度递归改进，自主探索阶段由控制器和探索器两个智能体协作
RSIGame的全局循环包含游戏质量监控器和收敛控制机制，质量监控器与基准评估器完全隔离以确保公正
作者从4003个候选中获得2213条生成轨迹、2108条规划轨迹和2013轮验证改进数据，用于对Qwen3-8B-27B进行监督微调
在Godot引擎上，RSIGame在全部五种生成器设置下整体得分比冻结初始游戏提升了10.7到20.3分
在相同计算预算下，RSIGame比对比方法Play2Code高出7.2到13.8分
经验内化微调把Qwen3-8B-27B的一次性得分从37.07提升到48.22，同时生成Token从641万降到57万（减少11倍）
叠加RSIGame后得分升至61.38，超过了Codex+GPT 5.5一次性生成的50.26，总Token使用量减少2.6倍
自适应演化优于固定调度，根据当前游戏状态重新分配精力在成对评估中获得59%偏好，固定轮循调度仅37%
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RSIGame是一套针对自主游戏开发的框架，采用递归自我改进方法让大模型自主开发游戏
50%UnverifiedRSIGame把开发组织成互补的局部循环和全局循环
50%UnverifiedRSIGame的局部循环通过自主探索、问题诊断与改进三个阶段进行细粒度递归改进，自主探索阶段由控制器和探索器两个智能体协作
50%UnverifiedRSIGame的全局循环包含游戏质量监控器和收敛控制机制，质量监控器与基准评估器完全隔离以确保公正
50%Unverified作者从4003个候选中获得2213条生成轨迹、2108条规划轨迹和2013轮验证改进数据，用于对Qwen3-8B-27B进行监督微调
50%Unverified在Godot引擎上，RSIGame在全部五种生成器设置下整体得分比冻结初始游戏提升了10.7到20.3分
50%Unverified在相同计算预算下，RSIGame比对比方法Play2Code高出7.2到13.8分
50%Unverified经验内化微调把Qwen3-8B-27B的一次性得分从37.07提升到48.22，同时生成Token从641万降到57万（减少11倍）
50%Unverified叠加RSIGame后得分升至61.38，超过了Codex+GPT 5.5一次性生成的50.26，总Token使用量减少2.6倍
50%Unverified自适应演化优于固定调度，根据当前游戏状态重新分配精力在成对评估中获得59%偏好，固定轮循调度仅37%
50%Unverified证据驱动的改进前验证把精度从58.6%提升到72.3%，每轮无支持的目标从1.93个降到0.50个
50%Unverified基于回放的验证能检测到76.2%的不成功改进，而仅做构建检查完全检测不到这些行为故障
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