rede gigante: grandes modelos promovem a inovação de paradigmas de jogos, "game ai" 2.0 do conceito à realidade
2024-09-23
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de acordo com notícias de 23 de setembro, ding chaofan, chefe do giant network ai laboratory, participou do fórum da conferência yunqi e compartilhou o tema. pela primeira vez, ele revelou os detalhes técnicos dos grandes modelos autodesenvolvidos giantgpt e bailing-tts. , e disse que os grandes modelos promoveram a inovação do paradigma do jogo "jogo + ia" 2.0 passou do conceito à realidade.
a tecnologia de modelo grande é implementada, giantgpt é bom em rpg e "pode jogar"
na conferência yunqi deste ano, a giant network estreou dois grandes modelos autodesenvolvidos, giantgpt e bailing-tts, e sua implementação. entre eles, giantgpt é um dos primeiros grandes modelos registrados na indústria de jogos. desde o ano passado, o giant network ai lab continuou a iterá-lo e otimizá-lo.
ding chaofan apresentou que o giantgpt possui excelentes capacidades de role-playing, capacidades de raciocínio situacional vívidas, memória personalizada de longo e curto prazo e a capacidade de apoiar profundamente cenários de jogo. jogos".
os dados são o núcleo das capacidades do grande modelo. a giant network construiu um enorme conjunto de dados para esse fim, com base em dados públicos da internet e em dados próprios, tem as vantagens de grande escala, diversidade e alta qualidade e forma um conjunto completo. e cadeia de produção de dados eficiente.
atualmente, giantgpt foi implementado em muitos produtos online giant, como "zhengtu". baseado em giantgpt, o npc inteligente companheiro tem personalidade, emoção e memória adaptativa de longo prazo, proporcionando aos jogadores uma experiência de companheirismo íntimo e melhorando a retenção do usuário.
além do grande modelo de linguagem, o giant network ai lab também lançou este ano o primeiro grande modelo tts da indústria que suporta mandarim e vários dialetos - bailing-tts.
atualmente, a tecnologia de grandes modelos de síntese de fala fez progressos significativos no campo do mandarim, mas seu desenvolvimento no campo dos dialetos é muito lento e não pode atender às diversas necessidades de síntese de fala. a china tem dezenas de dialetos principais, cada um com características fonéticas e estruturas gramaticais únicas, o que torna o treinamento de um grande modelo tts que abrange vários dialetos extremamente desafiador. além disso, a escassez de corpora dialetais e a falta de dados de anotação de alta qualidade aumentam ainda mais a dificuldade técnica.
para resolver este problema, o giant network ai laboratory construiu um conjunto de dados de mandarim e dialeto cobrindo 20 dialetos e mais de 200.000 horas com base no sistema de dialeto chinês, e propôs uma série de inovações tecnológicas baseadas no nível do modelo, para que bailing- tts pode ser realizado possui clonagem de amostra zero de mandarim e voz de dialeto de alta qualidade e efeitos de síntese de canto de ópera de pequim.
modelos grandes remodelam a experiência de jogo e a inovação em produtividade
durante o discurso, ding chaofan demonstrou uma série de explorações da giant network na aplicação de grandes modelos, abrangendo plataformas de pintura de ia, ferramentas de criação de scripts ugc, sistemas antropomórficos inteligentes de perguntas e respostas, jogabilidade nativa de ia, etc., refletindo o impacto de grandes modelos de experiência de jogo e inovação em produtividade.
a plataforma completa de produção de pintura de ia "giant painting" concentra-se no suporte à colaboração da equipe. ao mesmo tempo, integra um lote de recursos de algoritmo visual de ia autodesenvolvidos em um formulário de fluxo de trabalho para construir um pipeline de produção de arte de ia padrão colaborativo. necessidade de importação, exportação ou troca frequente de software, você pode concluir tarefas complexas na mesma plataforma e melhorar a eficiência criativa ao mesmo tempo, integra fluxo de trabalho de um clique para simplificar um grande número de operações complexas e é adequado para grandes; trabalho de produção artística em escala.
com base nos recursos de vários grandes modelos autodesenvolvidos, o ai lab também criou uma plataforma inteligente de edição e criação de vídeos publicitários, fornecendo análise automática e correspondência de estilo de vídeos populares, combinando os recursos de modelos grandes de script e voz tts clonagem, conseguindo um clique o efeito de filme finalizado melhora muito a eficiência de produção e criação de vídeos promocionais.
o objetivo final da implementação da tecnologia de modelo em grande escala é remodelar a experiência do jogo e promover a inovação no nível da jogabilidade. o projeto “space killing” explorou ativamente isso. a ferramenta de criação de script ugc do jogo introduz a escrita de grandes modelos de ia e funções tts, reduzindo assim o limite de criação de conteúdo e estimulando o entusiasmo dos jogadores pela criação de conteúdo, a jogabilidade nativa de ia "ai endgame challenge" torna os jogadores muito "avançados" e impulsiona o; jogo o índice de relevância do jogo dobrou na plataforma de vídeos curtos, e um grande número de jogadores compartilharam espontaneamente várias dicas interessantes de jogabilidade e estratégia.
o núcleo da jogabilidade do “ai endgame challenge” está no design da estrutura multiagente desenvolvida de forma independente pela giant network, que contém dois recursos principais: “colaboração” e “competição”. como construir uma estratégia equilibrada baseada num sistema de controlo é a chave para formar um paradigma de colaboração e competição de alta qualidade. além disso, porque os jogadores precisam estar profundamente envolvidos nele, devemos focar na flexibilidade e liberdade dos jogadores para realizar tarefas, bem como em um bom mecanismo operacional para garantir a evolução razoável do processo de jogo.
"game + ai" 2.0: do conceito à realidade
se a melhoria da produtividade é a era “jogo + ia” 1.0, então a inovação da jogabilidade baseada na tecnologia aigc empurrou “jogo + ia” para a era 2.0.
ding chaofan acredita que "game + ai" 2.0 criará uma forma de jogo futura: um mundo não linear que pode quebrar as restrições das regras tradicionais, o ambiente é atualizado com base no feedback dos dados do jogador, o design do enredo é estendido dinamicamente e é acionado por eventos aleatórios, dando aos jogadores um grau de liberdade extremamente alto, fornecendo até mesmo aos jogadores conteúdo de jogo personalizado.
“o que é emocionante é que vemos a possibilidade desta forma de jogo na jogabilidade do ‘ai endgame challenge’. os jogadores podem influenciar o ambiente e mudar a direção do enredo através de suas próprias ações, e todo o processo tem uma experiência interativa de alta qualidade. . não é apenas um avanço tecnológico e uma tentativa bem-sucedida, mas também realiza o avanço de uma nova forma de jogo do conceito à realidade.
atualmente, a giant network construiu uma gama completa de recursos básicos com grandes modelos autodesenvolvidos como núcleo, abrangendo grandes modelos de linguagem, geração de conteúdo visual, geração de fala e grandes modelos de ia, como giantgpt e bailing-tts são implementados. nos principais cenários de negócios de jogos, alcançou implementação de aplicativos em larga escala e foi profundamente aplicado a todos os aspectos do desenvolvimento, operação, distribuição, teste de jogos, etc., formando um ciclo fechado eficiente de links de produção. ao mesmo tempo, combinado com grandes capacidades de modelo, ele se aprofunda no nível de jogo central do jogo para criar um assistente inteligente de ia complementar, ia de tomada de decisão orientada pela emoção e um novo paradigma de jogo baseado em grandes modelos multiagentes .
olhando para o futuro, ding chaofan enfatizou que o giant network ai lab explorará mais radicalmente as inovações de jogo impulsionadas por grandes modelos, "emergirá um mundo de jogo nativo que interage profundamente com os jogadores e emerge naturalmente com conteúdo duradouro e altamente atraente". , acho que não está longe.
