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9月23日消息，巨人網(wǎng)絡(luò)AI實驗室負責(zé)人丁超凡出席云棲大會論壇并作主題分享，首次透露了自研大模型GiantGPT、BaiLing-TTS技術(shù)細節(jié)，并表示大模型推動了游戲范式革新，“游戲+AI”2.0已經(jīng)從概念走向現(xiàn)實。

大模型技術(shù)落地，GiantGPT擅長角色扮演“會玩游戲”

今年云棲大會上，巨人網(wǎng)絡(luò)首發(fā)了兩款自研大模型GiantGPT、BaiLing-TTS及其落地應(yīng)用。其中，GiantGPT是游戲行業(yè)首批完成備案的大模型之一，去年至今，巨人網(wǎng)絡(luò)AI實驗室對其做了持續(xù)迭代和優(yōu)化。

丁超凡介紹，GiantGPT具備優(yōu)秀的角色扮演力、生動的情景推理能力、定制化長短期記憶、深度支持游戲場景的能力，可以稱之為一個“會玩游戲”的角色扮演大模型。

數(shù)據(jù)是大模型能力的核心，巨人網(wǎng)絡(luò)為此構(gòu)建了一個龐大數(shù)據(jù)集，基于互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)和自有數(shù)據(jù)，擁有大規(guī)模、多樣性、高質(zhì)量等優(yōu)勢，并形成一個完整、高效的數(shù)據(jù)生產(chǎn)鏈路。

目前，GiantGPT已經(jīng)在《征途》等多款巨人網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品中落地，基于GiantGPT打造的陪伴型智能NPC，擁有性格、情緒與自適應(yīng)的長期記憶，為玩家提供親密的陪伴關(guān)系體驗，提升用戶留存。

除了大語言模型之外，巨人網(wǎng)絡(luò)AI實驗室今年也落地了行業(yè)內(nèi)首個支持普通話和多種方言混說的TTS大模型——BaiLing-TTS。

當(dāng)前，語音合成大模型技術(shù)在普通話領(lǐng)域已經(jīng)取得了顯著進展，但在方言領(lǐng)域的發(fā)展卻十分緩慢，無法滿足多樣化的語音合成需求。中國擁有數(shù)十種主要方言，每一種方言都有獨特的語音特征和語法結(jié)構(gòu)，這使得訓(xùn)練一個覆蓋各種方言的 TTS 大模型變得極具挑戰(zhàn)。此外，方言語料庫的稀缺以及高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)的匱乏，也進一步增加了技術(shù)難度。

為了解決這一難題，巨人網(wǎng)絡(luò)AI實驗室基于中國方言體系，構(gòu)建了涵蓋 20 種方言、超過 20 萬小時的普通話和方言數(shù)據(jù)集，提出多項基于模型層面的技術(shù)創(chuàng)新，從而使BaiLing-TTS實現(xiàn)了普通話零樣本克隆和高質(zhì)量的方言語音、京劇唱腔合成效果。

大模型重塑游戲體驗與生產(chǎn)力革新

演講中，丁超凡展示了巨人網(wǎng)絡(luò)在大模型應(yīng)用方面的一系列探索，涵蓋AI繪畫平臺、UGC劇本創(chuàng)作工具、擬人化智能問答系統(tǒng)、AI原生游戲玩法等，體現(xiàn)大模型對游戲體驗與生產(chǎn)力的革新。

一站式AI繪畫生產(chǎn)平臺“巨人摹境”重點支持團隊協(xié)作，同時將一批自研AI視覺算法能力集成為工作流的形式，構(gòu)建起協(xié)作式的標(biāo)準(zhǔn)AI美術(shù)生產(chǎn)管線，無需頻繁導(dǎo)入導(dǎo)出或切換軟件，就可在同一平臺內(nèi)完成復(fù)雜任務(wù)，提高創(chuàng)作效率；同時，集成了一鍵式工作流，簡化大量復(fù)雜操作，適用于大規(guī)模美術(shù)生產(chǎn)工作。

基于多個自研大模型的能力，AI實驗室還打造了針對宣發(fā)視頻的智能剪輯與創(chuàng)作平臺，提供熱點視頻自動解析與風(fēng)格匹配，結(jié)合劇本大模型與TTS語音克隆的能力，達到一鍵成片的效果，大幅提升宣發(fā)視頻的生產(chǎn)創(chuàng)作效率。

大模型技術(shù)落地，更終極的目標(biāo)是重塑游戲體驗，推動玩法層面的創(chuàng)新，《太空殺》項目做了積極探索。該游戲的UGC劇本創(chuàng)作工具引入了AI大模型幫寫與TTS功能，從而降低內(nèi)容創(chuàng)作門檻，激發(fā)玩家的內(nèi)容創(chuàng)作熱情；AI原生游戲玩法“AI殘局挑戰(zhàn)”則讓玩家十分“上頭”，帶動了該游戲在短視頻平臺的相關(guān)指數(shù)翻倍，涌現(xiàn)出大量玩家自發(fā)分享各種趣味玩法和攻略技巧。

“AI殘局挑戰(zhàn)”玩法核心在于巨人網(wǎng)絡(luò)自研的Multi-Agent框架設(shè)計，其中包含“協(xié)作”與“競爭”兩大特性。如何基于一個控制系統(tǒng)去構(gòu)建平衡的策略，是形成優(yōu)質(zhì)協(xié)作與競爭范式的關(guān)鍵。此外，因為需要玩家深度參與在里面，所以要重點關(guān)注玩家執(zhí)行任務(wù)的靈活性與自由度，以及良好的運行機制保證游戲進程的合理演進。

“游戲+AI”2.0：從概念到現(xiàn)實

如果說生產(chǎn)力提效是“游戲+AI”1.0時代，那么依托AIGC技術(shù)實現(xiàn)的游戲玩法革新則推動了“游戲+AI”進入2.0時代。

丁超凡認為，“游戲+AI”2.0將創(chuàng)造一種未來游戲形態(tài)：一個能夠打破傳統(tǒng)規(guī)則約束，環(huán)境基于玩家數(shù)據(jù)反饋更新，劇情設(shè)計動態(tài)延展，并且有隨機事件觸發(fā)的非線性世界，給到玩家極高自由度，甚至為玩家提供定制化的游戲內(nèi)容。

“興奮的是，我們在‘AI殘局挑戰(zhàn)’玩法中看到了這種游戲形態(tài)的可能性，玩家可以通過自身行為影響環(huán)境、改變故事情節(jié)的走向，并且全過程有著優(yōu)質(zhì)的互動體驗。它不僅僅是一次成功的技術(shù)突破和嘗試，同時也實現(xiàn)了一種全新游戲形態(tài)從概念到現(xiàn)實的進階。”

目前，巨人網(wǎng)絡(luò)已構(gòu)建了以自研大模型為核心的全方位基礎(chǔ)能力，涵蓋大語言模型、視覺內(nèi)容生成、語音生成、AI Agents方向，GiantGPT、BaiLing-TTS等大模型在核心游戲業(yè)務(wù)場景實現(xiàn)了規(guī)模化應(yīng)用落地，深層次地應(yīng)用到游戲研發(fā)、運營、發(fā)行、測試等各個環(huán)節(jié)，形成高效的生產(chǎn)鏈路閉環(huán)。同時，結(jié)合大模型能力深入到游戲核心玩法層面，打造出陪伴型AI智能助手、情緒驅(qū)動的決策型AI，以及基于多智能體大模型的全新游戲范式。

展望未來，丁超凡強調(diào)，巨人網(wǎng)絡(luò)AI實驗室會更激進地探索基于大模型驅(qū)動的游戲玩法創(chuàng)新，“出現(xiàn)一個與玩家進行深層次交互、自然涌現(xiàn)出持久且極富吸引力內(nèi)容的原生游戲世界，我認為并不遙遠。”