Cardiverse：利用大型语言模型进行新卡牌游戏原型设计

计算机游戏，特别是卡牌游戏的原型设计，需要大量的人工创造力和游戏评估。最近的大型语言模型(LLM)为自动化和简化这些过程提供了机会。然而，LLM仍然具有挑战：设计超出现有数据库的新游戏机制、生成一致的游戏环境、以及为大规模评估开发可扩展的游戏AI。本文通过引入一个全面的自动化卡牌游戏原型框架来解决这些挑战。该方法突出了一种用于生成新游戏变体的图基索引方法、一个LLM驱动的系统，用于一致的游戏代码生成并通过游戏记录验证，以及一种使用经LLM生成的启发式函数集合体的方法，用于构建游戏AI，这些函数通过自我对弈进行优化。这些贡献旨在加速卡牌游戏原型设计、减少人类劳动、降低游戏开发者的进入门槛。