中新网上海9月23日电 (记者 陈静)巨人网络AI实验室负责人丁超凡23日在上海接受采访时透露了自主研发的大模型和-TTS的技术细节，并表示大模型推动游戏范式创新，“游戏+AI”2.0已从概念走向现实。
刚刚参加云栖大会论坛的丁超凡表示，巨人网络推出了两个自研的大模型：TTS及其实现。其中，它是游戏行业最早注册的大型模型之一。去年以来，巨人网络AI实验室不断迭代优化。
丁超凡介绍，拥有出色的角色扮演能力、生动的情景推理能力、定制的长短期记忆、深度支持游戏场景的能力，堪称“能玩游戏的大型角色扮演模型”。 ”。
数据是大模型能力的核心。巨人网络为此构建了庞大的数据集。基于互联网公共数据和自有数据，具有规模大、多样性、高质量的优势，形成完整、高效的数据生产链。路。
目前已在《征图》等多个巨人网络产品中实现。基于同伴智能NPC，具有个性、情感和自适应长期记忆，为玩家提供亲密的陪伴体验，提高用户留存率。
除了大语言模型之外，巨人网络AI实验室今年还推出了业界首个支持普通话和多种方言的大TTS模型——TTS。采访中记者了解到，目前，语音合成大模型技术在普通话领域取得了显着进展，但在方言领域的发展却十分缓慢，无法满足语音合成的多样化需求。中国有数十种主要方言，每种方言都有独特的语音特征和语法结构，这使得训练覆盖各种方言的大型 TTS 模型极具挑战性。此外，方言语料库的稀缺和高质量标注数据的缺乏进一步增加了技术难度。
据悉，为了解决这一问题，巨人网络AI实验室基于汉语方言系统构建了覆盖20种方言、超过20万小时的普通话和方言数据集，并在模型层面提出了多项技术创新，从而使-TTS实现了普通话零样本克隆和高质量的方言语音和京剧唱腔合成效果。
丁超凡向记者展示了巨人网络在大模型应用方面的一系列探索，涵盖AI绘画平台、UGC脚本创作工具、拟人化智能问答系统、AI原生玩法等，体现了大模型在游戏中的创新。经验和生产力。 。
一站式AI绘画制作平台“巨画”专注于支持团队协作。同时，它将一批自主研发的AI视觉算法能力集成到工作流形式中，构建协同的标准AI艺术制作流水线，无需频繁导入、导出或切换软件，即可在工作流程内完成复杂的任务。同一平台，提高创作效率；同时集成一键式工作流程，简化大量复杂操作，适合大型艺术制作工作。
基于多个自研大模型的能力，AI实验室还打造了宣传视频智能编辑创作平台，提供热门视频的自动分析和风格匹配，结合脚本大模型和TTS语音的能力克隆，实现一键完成的影片效果，大大提高了宣传片的制作创作效率。
大规模模型技术落地的最终目的是重塑游戏体验，推动玩法层面的创新。 《太空杀戮》项目对此进行了积极探索。游戏的UGC脚本创作工具引入了AI大模型编写和TTS功能，从而降低了内容创作门槛，激发了玩家内容创作的热情； AI原生玩法“AI终局挑战”让玩家非常“进阶”，带动游戏在短视频平台的相关性指数倍增，大量玩家自发分享各种有趣的玩法和攻略技巧。
“AI终局挑战”玩法的核心在于巨人网络自主研发的Multi-Agent框架设计，包含“协作”和“竞争”两大特征。如何构建基于控制系统的平衡策略是形成高质量协作与竞争范式的关键。另外，由于需要玩家深度参与其中，所以我们必须注重玩家执行任务的灵活性和自由度，以及良好的运行机制来保证游戏流程的合理演进。
如果说生产力提升是“游戏+AI”1.0时代，那么基于AIGC技术的玩法创新则将“游戏+AI”推向了2.0时代。在丁超凡看来，“游戏+AI”2.0将打造未来的游戏形态：可以打破传统规则约束的非线性世界、根据玩家数据反馈更新环境、动态延伸剧情设计、由随机事件触发，给玩家提供了很高的自由度，甚至为玩家提供了定制的游戏内容。 “令人兴奋的是，我们在‘AI终局挑战’玩法中看到了这种游戏形式的可能性。玩家可以通过自己的行动影响环境、改变故事情节的走向，整个过程拥有高质量的互动体验它不仅是一次成功的技术突破和尝试，也实现了一种新的游戏形式从概念到现实的推进。”
目前巨人网络已经构建了以自研大模型为核心的全方位基础能力，涵盖大语言模型、视觉内容生成、语音生成、AI方向、TTS等大模型，实现核心规模化游戏业务场景。应用实现深度应用到游戏开发、运营、发行、测试等各个环节，形成高效的制作环节闭环。同时结合大模型能力，深入游戏核心玩法层面，打造陪伴式AI智能助手、情感驱动决策AI、基于多智能体大模型的全新游戏范式。
展望未来，丁超凡强调，巨人网络AI实验室将更加激进地探索大模型驱动的游戏玩法创新，“将出现一个与玩家深度互动的原生游戏世界，自然而然地产生持久且极具吸引力的内容。” ，我想，这已经不远了。” （结尾）
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