giant network: modelos grandes promueven la innovación de paradigmas de juegos, "game ai" 2.0 del concepto a la realidad
2024-09-23
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
según las noticias del 23 de septiembre, ding chaofan, director del laboratorio de ia de giant network, asistió al foro de la conferencia de yunqi y pronunció un discurso de apertura. por primera vez, reveló los detalles técnicos de los grandes modelos de desarrollo propio giantgpt y bailing. tts, y dijo que los modelos grandes promovieron la innovación del paradigma del juego "game + ai" 2.0 que pasó del concepto a la realidad.
se implementa la tecnología de modelos grandes, giantgpt es bueno en juegos de rol y "puede jugar"
en la conferencia yunqi de este año, giant network presentó dos grandes modelos de desarrollo propio, giantgpt y bailing-tts, y su implementación. entre ellos, giantgpt es uno de los primeros modelos grandes registrados en la industria del juego. desde el año pasado, giant network ai lab ha seguido iterándolo y optimizándolo.
ding chaofan presentó que giantgpt tiene excelentes capacidades de juego de roles, capacidades vívidas de razonamiento situacional, memoria personalizada a corto y largo plazo y la capacidad de respaldar profundamente escenarios de juego. se puede llamar un gran modelo de juego de roles que "puede jugar". juegos".
los datos son el núcleo de las capacidades de los grandes modelos. giant network ha creado un enorme conjunto de datos para este propósito, basándose en datos públicos de internet y datos propios, y tiene las ventajas de gran escala, diversidad y alta calidad, y forma un conjunto completo. y cadena de producción de datos eficiente.
en la actualidad, giantgpt se ha implementado en muchos productos de la red giant como "zhengtu". basado en giantgpt, el npc inteligente complementario tiene personalidad, emoción y memoria adaptativa a largo plazo, lo que brinda a los jugadores una experiencia de compañía íntima y mejora la retención de usuarios.
además del modelo de lenguaje grande, giant network ai lab también lanzó este año el primer modelo tts grande de la industria que admite mandarín y múltiples dialectos: bailing-tts.
actualmente, la tecnología de modelos grandes de síntesis de voz ha logrado avances significativos en el campo del mandarín, pero su desarrollo en el campo de los dialectos es muy lento y no puede satisfacer las diversas necesidades de la síntesis de voz. china tiene docenas de dialectos principales, cada uno con características fonéticas y estructuras gramaticales únicas, lo que hace que entrenar un modelo tts grande que abarque varios dialectos sea extremadamente desafiante. además, la escasez de corpus dialectales y la falta de datos de anotaciones de alta calidad aumentan aún más la dificultad técnica.
para resolver este problema, el laboratorio de ia de giant network construyó un conjunto de datos de mandarín y dialecto que cubre 20 dialectos y más de 200.000 horas basándose en el sistema de dialecto chino, y propuso una serie de innovaciones técnicas basadas en el nivel del modelo, de modo que bailing- se puede realizar tts. tiene clonación de muestra cero de mandarín y voz de dialecto de alta calidad y efectos de síntesis de canto de ópera de pekín.
los modelos grandes remodelan la experiencia de juego y la innovación en productividad
en su discurso, ding chaofan demostró una serie de exploraciones de giant network en la aplicación de grandes modelos, que abarcan plataformas de pintura de ia, herramientas de creación de scripts ugc, sistemas inteligentes antropomórficos de preguntas y respuestas, jugabilidad nativa de ia, etc., que reflejan el impacto de las grandes modelos sobre experiencia de juego y productividad.
la plataforma integral de producción de pintura con ia "giant painting" se centra en respaldar la colaboración en equipo. al mismo tiempo, integra un conjunto de capacidades de algoritmos visuales de ia de desarrollo propio en un formulario de flujo de trabajo para construir un canal de producción de arte con ia estándar colaborativo sin la necesidad de recurrir a la tecnología. necesidad de importar, exportar o cambiar de software con frecuencia, puede completar tareas complejas dentro de la misma plataforma y mejorar la eficiencia creativa al mismo tiempo, integra el flujo de trabajo con un solo clic para simplificar una gran cantidad de operaciones complejas y es adecuado para grandes empresas; trabajos de producción artística a escala.
basado en las capacidades de múltiples modelos grandes de desarrollo propio, ai lab también ha creado una plataforma inteligente de edición y creación de videos publicitarios, que proporciona análisis automático y combinación de estilos de videos populares, combinando las capacidades de guiones de modelos grandes y voz tts. clonación, lograr con un solo clic el efecto de la película terminada mejora enormemente la eficiencia de producción y creación de videos promocionales.
el objetivo final de la implementación de tecnología de modelos a gran escala es remodelar la experiencia del juego y promover la innovación a nivel de juego. el proyecto "space killing" lo ha explorado activamente. la herramienta de creación de scripts ugc del juego introduce funciones tts y escritura de modelos grandes de ia, lo que reduce el umbral de creación de contenido y estimula el entusiasmo de los jugadores por la creación de contenido. el juego nativo de ia "ai endgame challenge" hace que los jugadores sean muy "avanzados" e impulsa el juego; juego el índice de relevancia del juego se duplicó en la plataforma de videos cortos, y una gran cantidad de jugadores compartieron espontáneamente varios consejos interesantes de estrategia y juego.
el núcleo del juego "ai endgame challenge" radica en el diseño del marco multi-agent desarrollado independientemente por giant network, que contiene dos características principales: "colaboración" y "competencia". cómo construir una estrategia equilibrada basada en un sistema de control es la clave para formar un paradigma de colaboración y competencia de alta calidad. además, debido a que los jugadores deben involucrarse profundamente en él, debemos centrarnos en la flexibilidad y libertad de los jugadores para realizar tareas, así como en un buen mecanismo operativo para garantizar la evolución razonable del proceso del juego.
"juego + ia" 2.0: del concepto a la realidad
si la mejora de la productividad es la era 1.0 del "juego + ia", entonces la innovación en el juego basada en la tecnología aigc ha llevado el "juego + ia" a la era 2.0.
ding chaofan cree que "game + ai" 2.0 creará una forma de juego futura: un mundo no lineal que puede romper las limitaciones de las reglas tradicionales, el entorno se actualiza en función de la retroalimentación de los datos de los jugadores, el diseño de la trama se extiende dinámicamente y es desencadenado por eventos aleatorios, lo que brinda a los jugadores un grado de libertad extremadamente alto, e incluso les brinda contenido de juego personalizado.
"lo emocionante es que vemos la posibilidad de esta forma de juego en el juego 'ai endgame challenge'. los jugadores pueden afectar el entorno y cambiar la dirección de la historia a través de sus propias acciones, y todo el proceso tiene una experiencia interactiva de alta calidad. no es solo un avance e intento tecnológico exitoso, sino que también logra el avance de una nueva forma de juego desde el concepto hasta la realidad”.
en la actualidad, giant network ha creado una gama completa de capacidades básicas con modelos grandes de desarrollo propio como núcleo, que cubren modelos de lenguaje grandes, generación de contenido visual, generación de voz y agentes de inteligencia artificial. se implementan modelos grandes como giantgpt y bailing-tts. en escenarios comerciales centrales de juegos, ha logrado la implementación de aplicaciones a gran escala y se ha aplicado profundamente a todos los aspectos del desarrollo, operación, distribución, pruebas, etc. del juego, formando un circuito cerrado eficiente de enlaces de producción. al mismo tiempo, combinado con capacidades de modelos grandes, profundiza en el nivel de juego central del juego para crear un asistente inteligente de ia complementario, una ia para la toma de decisiones basada en emociones y un nuevo paradigma de juego basado en grandes modelos de múltiples agentes. .
mirando hacia el futuro, ding chaofan enfatizó que giant network ai lab explorará de manera más radical las innovaciones en el juego impulsadas por grandes modelos, "surgirá un mundo de juego nativo que interactúa profundamente con los jugadores y emerge naturalmente con contenido duradero y altamente atractivo". creo que no está muy lejos”.
