Stateful RPG NPC Dataset for LLMs

kaggle2026-05-17 更新2026-02-14 收录

游戏人工智能

行为模拟

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/abdusselamalbayrak/rpg-dataset-llama-3 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

LLM, Stateful ,Agent ,Simulation ,Behavior

大语言模型（LLM）、有状态、AI智能体（AI Agent）、仿真、行为

创建时间：

2026-01-10

VGC-Bench

游戏人工智能

数据评估

VGC-Bench是一个用于评估AI在竞争性宝可梦视频游戏锦标赛（VGC）中泛化能力的基准数据集。该数据集由德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系的研究团队创建，旨在提供一个标准化的评价协议，并提供人类游戏数据集和各种基线方法。数据集包含超过330,000个宝可梦VGC游戏的对局数据，这些数据是通过从宝可梦Showdown平台爬取和解析生成的。VGC-Bench的数据集为研究人员提供了一个宝贵的测试平

arXiv2025-06-12 更新1010

gamemasterai

游戏人工智能

角色扮演游戏

Gamemaster AI是一个人工创建的微调数据集，旨在训练语言模型成为桌面角色扮演游戏（RPG）中的更好的游戏主持人。数据集由精心设计的提示-响应对组成，这些对演示了AI在单玩家角色扮演场景中应该如何响应玩家的行为和决策。数据集聚焦于训练模型担任叙述性游戏主持人、提供吸引人的故事进展和世界构建、恰当地响应玩家行为和决策以及保持一致的故事讲述和角色互动。

Hugging Face2025-08-02 更新270

AntimLabs/combined-game-sft

游戏人工智能

监督微调

--- license: mit task_categories: - reinforcement-learning - text-generation tags: - game-ai - sft - multi-task --- # Combined Game SFT Dataset Multi-game SFT dataset for training game-playing langu

Hugging Face2025-12-04 更新150

Atari Grand Challenge Dataset

强化学习

游戏人工智能

Atari Grand Challenge Dataset是由德国亚琛工业大学视觉计算研究所创建的大型数据集，包含约970万帧（约45小时）的人类Atari 2600游戏重播，是目前公开发布的最大和最多样化的此类数据集。数据集涵盖五款游戏，旨在通过分析人类演示的质量与模仿学习性能之间的关系，推动强化学习在复杂虚拟环境中的应用。该数据集不仅支持强化学习研究，还可能对机器学习、游戏AI和认知科学等领域

arXiv2017-05-31 更新420

SnakeAI_TF_PPO_V0

游戏人工智能

强化学习

该数据集涉及一个优先考虑生存而非奖励的模型训练过程，模型在系统中断后可以继续训练。数据集包含100个游戏共6小时的游玩数据，与完整的强化学习代理相比，训练时间更长。训练超参数相同，但模型的环境约束和决策灵活性有所区别。

Hugging Face2025-07-20 更新260