视频游戏评估框架 VideoGameBench 使用指南
2025-04-19 04:53:40作者:曹令琨Iris
1. 项目介绍
VideoGameBench 是一个用于评估视觉语言模型(VLMs)在知名视频游戏上的多模态理解和推理能力的评估基准。它目前支持通过 PyBoy 模拟器运行的 Game Boy 游戏,通过 JS-DOS 运行的 MS-DOS 游戏,以及基于浏览器的游戏。VideoGameBench 提供了一种标准化的方式来评估大型语言模型在游戏理解和交互方面的性能。
2. 项目快速启动
环境搭建
首先,创建一个名为 videogamebench 的虚拟环境并激活它:
conda create -n videogamebench python=3.10
conda activate videogamebench
然后安装所需的依赖:
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
playwright install
运行示例
以下是运行不同类型游戏的基本命令:
运行 Game Boy 游戏
将适当的 ROM 文件放入 roms/ 文件夹中,然后运行以下命令:
python main.py --game pokemon_red --model gpt-4o
运行 MS-DOS 游戏
对于 MS-DOS 游戏,使用以下命令:
python main.py --game doom2 --model gemini/gemini-2.5-pro-preview-03-25
运行带 GUI 的游戏
如果你想同时查看代理的行为、思考和内存等信息,可以添加 --enable-ui 参数:
python main.py --game warcraft2 --model anthropic/claude-3-7-sonnet-20250219 --enable-ui
仅运行网站模式
如果你想自己玩游戏,而不是通过代理,可以使用以下命令:
python main.py --game quake --website-only
3. 应用案例和最佳实践
添加新游戏
要添加新游戏,你需要进行以下步骤:
- 在
configs/文件夹中为游戏创建一个新的配置文件。 - 对于 Game Boy 游戏,编辑
src/consts.py文件中的ROM_FILE_MAP,将游戏名映射到 ROM 文件名。 - 对于 DOS 游戏,更新
src/consts.py中的GAME_URL_MAP,添加游戏的 JS-DOS 文件链接。
自定义代理行为
你可以通过编辑每个游戏的 prompt.txt 文件来自定义游戏特定的提示信息,帮助代理更好地理解游戏。
4. 典型生态项目
VideoGameBench 依赖以下项目和工具:
- PyBoy:一个基于 Python 的 Game Boy 模拟器。
- JS-DOS:一个用于在浏览器中运行 MS-DOS 游戏的框架。
- LiteLLM:用于处理模型的库。
这些项目和工具共同构成了 VideoGameBench 的生态系统,使其能够支持多种类型的游戏和评估任务。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0114
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
211
114
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869