发布p2p-full-data数据集,应用在视频游戏AI、动作策略学习领域

本次发布的数据集p2p-full-data,p2p-full-data数据集包含8300多小时的高质量人类注释数据，涵盖40多个流行的3D视频游戏。游戏玩法由经验丰富的玩家以20 FPS录制，每帧都标注有键盘和鼠标动作，并在可用时提供文本指令。数据集可用于世界模型、视觉语言动作（VLA）、动作策略训练等研究领域。数据集的创建目的是训练一个能够在合理水平上与真人实时玩视频游戏的动作策略。数据由合格的玩家收集，注释使用Recap工具完成。

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