巨大ネットワーク：大規模モデルがゲームパラダイムの革新を促進、「ゲーム ai」2.0 概念から現実へ
2024-09-23
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
9月23日のニュースによると、giant network ai laboratoryの所長であるding chaofan氏がyunqi conference forumに出席し、基調講演を行い、自社開発した大型モデルgiantgptとbailingの技術的詳細を初めて明らかにした。 ttsは、大型モデルがゲームパラダイム「ゲーム+ai」2.0の革新を促進し、概念から現実に移行したと述べた。
大規模モデル技術が実装されており、giantgpt はロールプレイングが得意で「ゲームをプレイできる」
今年の yunqi conference で、giant network は、giantgpt と bailing-tts という 2 つの自社開発大規模モデルとその実装をデビューさせました。その中で、giantgpt は、ゲーム業界で最初に登録された大型モデルの 1 つであり、昨年以来、giant network ai lab は反復と最適化を続けてきました。
ding chaofan氏は、giantgptは優れたロールプレイング機能、鮮やかな状況推論機能、カスタマイズされた長期および短期記憶、そしてゲームシナリオを深くサポートする機能を備えていると紹介し、「プレイできる大規模なロールプレイングモデル」と呼ぶことができます。ゲーム」。
データは大規模なモデル機能の中核であり、giant network は、インターネットの公開データと自社所有のデータに基づいて、大規模、多様性、高品質の利点を備えた巨大なデータセットを構築しました。効率的なデータ生産チェーン。
現在、giantgpt は「zhengtu」などの多くの giant ネットワーク製品に実装されています。giantgpt に基づいて、コンパニオンのインテリジェント npc は個性、感情、適応型長期記憶を備えており、プレイヤーに親密なコンパニオン体験を提供し、ユーザー維持率を向上させます。
大規模言語モデルに加えて、giant network ai lab は今年、北京語と複数の方言をサポートする業界初の大規模 tts モデル、bailing-tts も発表しました。
現在、中国語の分野では音声合成ラージモデル技術が大きく進歩しているが、方言分野ではその発展が非常に遅く、音声合成の多様なニーズに応えることができていない。中国には数十の主要な方言があり、それぞれが独自の音声特徴と文法構造を持っているため、さまざまな方言をカバーする大規模な tts モデルのトレーニングが非常に困難になります。さらに、方言コーパスの不足と高品質の注釈データの不足により、技術的な困難がさらに高まります。
この問題を解決するために、giant network ai laboratory は、中国語の方言システムに基づいて 20 の方言、200,000 時間以上をカバーする中国語と方言のデータセットを構築し、モデルレベルに基づいて多くの技術革新を提案しました。 ttsが実現可能 北京語のゼロサンプルクローンと高品質な方言音声、京劇歌唱合成効果を備えています。
大型モデルがゲーム体験と生産性の革新を再構築
丁朝帆氏は講演の中で、aiペイントプラットフォーム、ugcスクリプト作成ツール、擬人化されたインテリジェントな質問と回答システム、aiネイティブゲームプレイなどをカバーする大規模モデルのアプリケーションにおけるgiant networkによる一連の探索を実演し、大規模なモデルの影響を反映しました。ゲーム体験と生産性の革新に関するモデル。
ワンストップの ai 絵画制作プラットフォーム「giant painting」は、チームのコラボレーションのサポートに重点を置いていると同時に、独自に開発した一連の ai ビジュアル アルゴリズム機能をワークフロー形式に統合し、共同作業を必要としない標準的な ai アート制作パイプラインを構築します。ソフトウェアを切り替えることで、同じプラットフォーム内で複雑なタスクを完了できると同時に、ワンクリックのワークフローが統合され、多数の複雑な操作が簡素化され、大規模な作業に適しています。スケールアート制作作品。
ai研究所は、自社開発した複数の大型モデルの機能に基づいて、スクリプト大型モデルとtts音声の機能を組み合わせて、ホットビデオの自動分析とスタイルマッチングを提供する、宣伝ビデオ用のインテリジェントな編集および作成プラットフォームも作成しました。クローン作成、ワンクリック実現 完成したフィルム効果により、プロモーションビデオの制作・作成効率が大幅に向上します。
大規模モデル テクノロジーの実装の最終目標は、ゲーム エクスペリエンスを再構築し、ゲームプレイ レベルでの革新を促進することです。「space killing」プロジェクトはこれを積極的に検討してきました。ゲームの ugc スクリプト作成ツールは、ai ラージ モデル作成と tts 機能を導入し、それによってコンテンツ作成の敷居を下げ、プレイヤーのコンテンツ作成に対する熱意を刺激します。ai ネイティブ ゲームプレイ「ai エンドゲーム チャレンジ」は、プレイヤーを非常に「上級」にし、ゲーム ショートビデオ プラットフォーム上でゲームの関連性指数が 2 倍になり、多数のプレイヤーがさまざまな興味深いゲームプレイや戦略のヒントを自発的に共有しました。
「ai エンドゲーム チャレンジ」のゲームプレイの核となるのは、giant network が独自に開発したマルチエージェント フレームワーク設計であり、「連携」と「競争」という 2 つの大きな特徴を備えています。制御システムに基づいてバランスのとれた戦略をどのように構築するかが、質の高い協力と競争のパラダイムを形成する鍵となります。さらに、プレイヤーはそれに深く関与する必要があるため、プレイヤーがタスクを実行するための柔軟性と自由、およびゲームプロセスの合理的な進化を保証するための優れた操作メカニズムに焦点を当てる必要があります。
「ゲーム＋ai」2.0：構想から現実へ
生産性の向上が「ゲーム＋ai」1.0の時代だとすれば、aigc技術によるゲームプレイの革新は「ゲーム＋ai」を2.0の時代へと押し上げています。
ding chaofan 氏は、「ゲーム + ai」2.0 が未来のゲーム形式を生み出すと信じています。これは、従来のルールの制約を打ち破ることができる非線形の世界、プレイヤー データのフィードバックに基づいて環境が更新され、プロット デザインが動的に拡張され、ランダムなイベントによってトリガーされ、プレイヤーに非常に高い自由度を与え、カスタマイズされたゲームコンテンツもプレイヤーに提供します。
「エキサイティングなのは、『ai エンドゲーム チャレンジ』のゲームプレイでこのゲーム形式の可能性が見えたことです。プレイヤーは自分の行動を通じて環境に影響を与え、ストーリーの方向性を変えることができ、プロセス全体が高品質のインタラクティブな体験をもたらします」それは技術的な進歩と試みの成功であるだけでなく、新しいゲーム形式の概念から現実への進歩を実現します。」
現在、giant network は自社開発の大規模モデルを核として、大規模言語モデル、ビジュアル コンテンツ生成、音声生成、giantgpt や bailing-tts などの ai エージェントを含む、あらゆる基本機能を構築しています。コア ゲーム ビジネス シナリオで大規模なアプリケーションの実装を実現し、ゲーム開発、運用、配信、テストなどのあらゆる側面に深く適用され、生産リンクの効率的な閉ループを形成しています。同時に、大規模なモデル機能と組み合わせることで、ゲームの中核となるゲームプレイ レベルに深く入り込み、コンパニオン ai インテリジェント アシスタント、感情主導型意思決定 ai、およびマルチエージェント大規模モデルに基づく新しいゲーム パラダイムを作成します。 。
ディン・チャオファン氏は将来を見据えて、giant network ai labは大規模モデルによるゲームプレイのイノベーションをより根本的に探求し、「プレイヤーと深く対話し、永続的で非常に魅力的なコンテンツを備えたネイティブなゲーム世界が自然に出現するだろう」と強調した。それは遠くないと思います。」
