微軟的AI驅動Quake II演示信號是遊戲開發工具的轉變

Microsoft正在恢復經典的射擊遊戲，以探索AI在遊戲中的未來。該公司發布了使用其Muse AI模型創建的基於瀏覽器的AI生成版本的Quake II，該系統旨在通過從視頻和玩家的行為中學習而不是使用原始遊戲代碼來模擬遊戲玩法。

有限的演示，

雖然體驗短暫且視覺上模糊，但並非旨在與重新製作競爭。相反，該演示可以查看微軟的模型（僅在遊戲視頻中訓練）如何復制現有遊戲引擎的功能感覺。這標誌著該公司首次為其內部開發工具以外的玩家提供了這樣的實驗。

仍然在不斷發展。微軟已經製作了

繆斯AI在2月推出了Microsoft作為Microsoft將AI融入遊戲遊戲和Protplay Iseation和Protototion的一部分。該模型是與忍者理論合作構建的，由世界和人類行動模型（WHAM）提供動力，該模型是使用七年的遊戲數據進行了培訓的，該數據是由工作室開發的多人鬥士，由Xbox Game Studios發行，並由Xbox Game Studios出版。 方式。與基於預定規則生成內容的程序工具不同，Muse會實時對玩家的輸入反應。這使其能夠重新創建可信的遊戲循環，即使在不熟悉的環境中。五個示例幀。這種設計允許快速迭代，而無需覆蓋創意決策。正如微軟的公司遊戲AI公司副總裁Fatima Kardar所指出的那樣:“這使模型可以創建一致，多樣化的遊戲玩法，展示了邁向可以授權遊戲創建者的生成AI模型邁出的重要一步。令人興奮的是，我們如何使用這樣的技術來使我們的才華橫溢的團隊更快，更輕鬆地使遊戲變得更加快捷，這樣他們才能真正專注於真正關於遊戲的特殊事物:人類的創造力。 href=“ https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-muse-muse-our-first-generative-first-generative-model-model-designed-for-gameplay-ideation/target=“ _ black”>研究博客 href=“ https://huggingface.co/microsoft/wham” target=“ _ blank”>擁抱臉。儘管目前的輸出為300×180像素，每秒大約10幀，但在早期開發階段期間的力學和場景就足夠了。

Microsoft的哲學哲學與遊戲中更廣泛的AI趨勢保持一致。 NVIDIA的AI驅動遊戲角色旨在使NPC對玩家行為更加栩栩如生，而Google DeepMind的Genie 2使用AI動態生成整個3D世界。相比之下，Muse AI專注於遊戲的完善，為開發人員提供了一種更快的方法來測試力學的方法，而無需手動腳本的開銷。

Microsoft的遊戲副本

Quake II實驗只是Microsoft使用AI II的一種原型。 3月，該公司宣布了Xbox Copilot，這是一項遊戲助理，將於4月通過Xbox Mobile App向Xbox Insers提供。助理提供了指導技巧，導航幫助和遊戲管理工具，該工具是針對單個玩家的行為和技能水平量身定制的。

Copilot建立在同一生成原則的基礎上。儘管不太專注於資產生成，但它旨在實時適應用戶的播放方式。該應用程序有望推薦新的標題，建議策略，並簡化下載和更新。

雖然微軟的方法依賴於雲基礎架構，但其他技術巨頭正在為遊戲中的AI採取不同的途徑。 Nvidia, for instance, recently introduced G-Assist — an AI assistant that runs entirely on-device using RTX 30-, 40-, or 50-series GPUs.

Built on an 8-billion-parameter Llama-based language model, it uses video capture and optical character recognition to analyze what’s happening on screen and provide real-time suggestions for optimizing performance and system settings.

G-Assist doesn’t生成遊戲玩法，但專注於調整硬件和軟件環境。它可以解釋突然的幀速率下降，調整GPU負載或啟動基準，而無需互聯網連接。它對隱私和響應性的強調與微軟的雲端構想形成了鮮明的對比-儘管它僅限於強大的遊戲PC，並且不直接解決遊戲創建或模擬。