Spec2Game：LLM能否从规格生成可玩游戏
原文标题：Spec2Game: Can LLMs Generate Complete Playable Games from Detailed Specifications?
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论文提出Spec2Game基准，要求模型从详细自然语言游戏规格生成完整Pygame项目，涵盖15个游戏家族、150个任务实例。对14个LLM生成的3330个项目评估发现，高可执行性并不代表忠实实现规格，模型在游戏元素建模上表现远好于规则机制与目标终止逻辑建模。
- 问题
- 生成可执行程序不等于正确实现自然语言规格，缺少评测这一差距的基准。
- 方法
- 提出Spec2Game，要求从详细自然语言游戏规格生成完整Pygame项目，用源码、运行时与视觉证据四维评估。
- 结果
- 14个LLM、3330个项目中，高可执行性并不代表忠实实现规格；元素建模远好于规则机制与目标终止逻辑。
- 影响
- 给做代码生成/规格落地的团队一个警示：可运行≠符合需求，规则与终止逻辑仍是主要短板。
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Spec2Game用150个任务、3330个项目证明：LLM生成代码可执行≠忠实实现规格。
- •基准含15个游戏家族、150个任务，每家族1个标准任务加9个受控规则变体
- •覆盖三个实现复杂度层级，从源码、运行时、视觉三方面取证
- •评估14个LLM生成的3330个项目，分可执行性、规格实现、代码质量、用户质量四维
- •模型在游戏元素建模上明显好于规则机制建模与目标终止逻辑建模
- •高可执行性并不代表忠实实现自然语言规格
为什么重要：对以「能跑起来」作为代码生成成功标准的评测实践提出直接质疑，规则与终止逻辑是当前LLM的明确短板。
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