1.贪玩娱乐这款游戏可以开挂，确实是有挂的，通过添加客服微信【6355786】

2.在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".

3.打开工具加微信【6355786】.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)

4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口。)

【央视新闻客户端】

3B 多模态大模型在动作角色扮演游戏的战斗任务中，成功率超越 GPT-4o 和人类玩家，淘天集团未来生活实验室团队提出了 CombatVLA，已被 ICCV 2025 接收。

在复杂的三维环境中实现实时决策仍面临重大挑战，要求模型能在秒级时间尺度做出响应，具备高分辨率感知能力，并能够在动态条件下进行战术推理。

第一行中，CombatVLA 检测到自身血量较低，于是先将角色后撤到安全位置，然后按“r”键进行回血操作。

第二行中，CombatVLA 判断定身技能可用，便按下“1”键定身敌人，并立即发动连招，大幅削减敌人血量。

第三行展示了模型有效闪避敌人攻击，并抓住时机用蓄力重击进行反击。

第四行中，在 SSDT 场景下，CombatVLA 先用格挡动作抵御攻击，随后用轻攻击发动忍杀，一击击败敌人。

具体而言，CombatVLA 是一个 3B 级别的模型，通过动作追踪器收集的视频-动作对进行训练，数据被格式化为“动作思维”（action-of-thought, AoT）序列。随后，CombatVLA 无缝集成进动作执行框架，并通过截断 AoT 策略实现高效推理。

视觉-语言-动作模型（VLA）结合视觉、语义和动作控制，推动具身智能发展。尽管这类模型在 UI 操作和导航任务表现优异，但 3D 战斗场景（如“黑神话：悟空”和“只狼：影逝二度”）仍面临三大挑战：

1）视觉感知（如敌我定位、运动、环境感知）；

3）高效推理（实时响应），目前尚无框架在这些任务上表现突出，也缺乏有效的战斗理解评测基准。

且当前方案存在明显缺陷 —— 基于强化学习方法操控游戏的方法们仅凭视觉输入，通过 DQN 和 PPO 等算法训练智能体自主学习战斗，但需要大量预设奖励和反复试错，泛化能力弱。

依赖超大模型（如 GPT-4o）的方法们推理延迟较高，有时高达 60-90 秒，严重影响实时战斗表现，难以落地应用。

为解决这些问题，团队提出了 CombatVLA—— 首个高效 3D 战斗智能专用 VLA 模型。

CombatVLA 基于 3B 参数规模，能处理视觉输入并输出一系列具体可执行的动作指令（支持键鼠操作），实现高效战斗决策。团队首先开发了动作跟踪器自动采集大规模训练数据，

数据被加工为“动作思维”（Action-of-Thought, AoT）格式，方便模型理解和推理战斗动作。

接下来，CombatVLA 采用渐进式学习范式，逐步从视频级到帧级优化动作生成。

最终，模型可嵌入动作执行机器人中，并通过自定义截断输出策略加速推理。

实验表明，CombatVLA 在战斗理解准确率上超过现有大模型，在执行速度上也实现了 50 倍提升。

动作跟踪器：开发了一套后台自动记录玩家动作的工具，大幅提升数据采集效率，为后续研究提供基础。

战斗理解基准：基于动作跟踪器建立了 CUBench 评测集，通过 VQA 任务测试模型的敌方识别和动作推理能力。

AoT 数据集：提出分三阶段（视频粗粒度 / 帧级细粒度 / 帧级截断）构建 AoT 数据，助力模型渐进学习战斗技能。

CombatVLA 模型：结合自适应动作权重损失，经过渐进式训练，在战斗理解基准上达到最优。

由于标注动作的数据极其稀缺，团队开发了一个高效收集视频-动作对的轻量级 Python 工具，称为动作跟踪器。

该工具可以在后台运行，监控键盘和鼠标操作以记录用户动作，并同步截取游戏截图。

为了让基于 VLM 或 VLA 的模型在 3D ARPG 游戏中有良好表现，必须具备高维视觉感知和战斗语义理解能力。

因此，团队基于三项核心能力（信息获取、理解、推理）构建了战斗理解评测基准 ——CUBench，用于评估模型的战斗智商。

分别为：单图判断、多图判断和多图多选，团队汇总出 914 条数据（39.4% 为信息获取，22.3% 为理解，38.3% 为推理），用于全面测试模型的战斗理解能力。

受 CoT 启发，团队将动作跟踪器采集的数据转化为“动作思维”数据，如下图所示。具体而言，模型的输出以 JSON 格式表达，包含 [action]（如“按下空格键”）以及 [explanation]（用于描述当前敌人状态、该动作的物理含义等）。

CombatVLA 的训练过程遵循三级渐进式学习范式，使模型能够逐步掌握战斗策略。具体分为：

该阶段旨在让模型初步理解战斗环境，数据以若干帧组成的视频为单元，结合每帧对应的动作（时间并不精确对齐）。

这样，模型需要根据整体视频内容推测动作，有助于建立对战斗整体的初步认知，也便于后续稳定训练。

在 3D 战斗游戏中，模型需要具备秒级反应和快速决策能力。

此阶段构建了动作与若干前序帧严格对齐的数据对（Frames-AoT），帮助模型理解动作前因后果及战斗逻辑。

例如，连续几帧内敌方蓄力攻击，则模型可能触发闪避行为。

大模型推理速度与输出长度相关，为提升实时响应，团队引入了?TRUNC?特殊标记，对 AoT 输出内容进行截断加速。

这样既保留了 AoT 带来的推理优势，又显著提升了模型推理速度。

整个训练过程中，视觉编码器参数冻结，仅微调语言模型参数。

在前两阶段中，AoT 的 [explanation] 置于 [action] 前面，便于模型推理出正确的动作；在第三阶段，AoT 的 [explanation] 置于 [action] 后面，便于模型进行快速截断，以实现推理加速。

为让视觉语言模型（VLM）能够像人类一样玩电脑游戏，团队开发了一个轻量级且高效的动作执行智能体。

在实际运行中，框架接收实时游戏画面（视频）作为输入，输出则是具体的键鼠动作指令，实现对游戏角色的自动控制。

团队对实时游戏画面进行帧采样，去除冗余视觉信息，降低 VLM 推理负担。模型推理采用截断输出策略，提取有效动作并执行。

推理过程中，每生成一个新输出 token 就进行监控，一旦检测到特殊的?TRUNC?标记即停止，将之前的内容解析为动作。这大大加快了推理速度。

最后，利用“pyautogui”库将动作转换为 Python 代码，自动完成键盘鼠标操作，让角色完成战斗任务。

团队选用了“黑神话：悟空（BMW）”和“只狼：影逝二度（SSDT）”两款游戏作为实验平台。

标注人员根据难度将 13 个战斗任务分为四个等级：简单、中等、困难和极难（如下表所示）。

（2）基准测试。团队用战斗理解基准（CUBench）、通用基准（如 MME、VideoMME、OCRBench）和任务级实际评测作为评测方式。

在任务级实战测试中，动作执行框架直接操控 PC 进行战斗，每个基线模型对每个任务测试 10 次，以击败敌人为成功，否则为失败，记录成功率和平均推理时长。

值得注意的是，团队的 CombatVLA 只在极难任务（9 和 10）上微调，测试时将简单到困难难度的任务（1–8, 同一游戏的不同任务）及其他游戏的任务（11–13）作为零样本（zero-shot）测试，以考察泛化能力。

（1）战斗理解评测。在 CUBench 上，CombatVLA 取得了 63.61 的最高平均分，比第二名 Gemini-2.0-flash 高出 5.71 分，较原始基座 Qwen2.5-VL-3B 高出 7.74 分，显著提升了模型的战斗理解能力。

（2）通用基准评测。CombatVLA 在 MME、VideoMME 和 OCRBench 等通用基准上的表现依然与基座模型 Qwen2.5-VL-3B 相当，验证了团队方法的稳健性和泛化能力。

本文针对当前视觉语言模型（VLMs）或视觉-语言-动作模型（VLAs）在 3D 动作角色扮演游戏中缺乏秒级响应、高分辨率感知和战术推理能力的问题，提出了 CombatVLA 模型。

该模型规模为 3B，采用 AoT 序列训练，并引入动作对齐损失和模态对比损失进行优化。

CombatVLA 可无缝集成到动作执行框架中，通过截断 AoT 策略实现高效推理。

实验结果表明，CombatVLA 在战斗理解基准上全面超越现有模型，同时具备良好的泛化能力，并在实时战斗场景中实现了 50 倍速度提升。

未来，团队将进一步增强模型对游戏场景的理解能力，拓展其在更多类型游戏甚至物理世界中的应用。