Operation Veja：修复现代角色扮演训练范式中缺失的基本概念
计算与语言
2026-01-13 v1
摘要
现代角色扮演模型日益复杂，但它们始终难以捕捉可信、引人入胜的角色的本质。我们认为，这种失败源于训练范式忽视了角色内部世界的动态相互作用。当前的方法，包括检索增强生成（RAG）、基于事实的启动、基于文学的学习和合成数据生成，在模拟定义人类交互的审慎、价值冲突的推理方面表现出反复出现的局限性。在本文中，我们确定了角色真实性所必需的四个核心概念：价值观（Values）、经历（Experiences）、判断（Judgments）和能力（Abilities）（VEJA）。我们提出VEJA框架作为一种新的数据管理范式，以解决这些系统性的局限性。为了说明我们框架所实现的定性上限，我们展示了一项初步研究，该研究将手动管理的、基于VEJA的数据集与最先进的合成基线进行了比较。使用LLM-as-judge评估，我们的发现表明存在显著的质量差距，这表明向概念驱动的数据管理转变，正如VEJA所体现的那样，对于创建具有真正深度和叙事连续性的角色扮演智能体是必要的。完整数据集可在https://github.com/HyouinKyoumaIRL/Operation-Veja获取。
引用
@article{arxiv.2601.06039,
title = {Operation Veja: Fixing Fundamental Concepts Missing from Modern Roleplaying Training Paradigms},
author = {Yueze Liu and Ajay Nagi Reddy Kumdam and Ronit Kanjilal and Hao Yang and Yichi Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.06039},
year = {2026}
}
备注
Accepted to NeurIPS 2025 PeronaLLM workshop