总结
- IT之家 3 月 20 日消息，育碧今日展示了其巴黎工作室最新的生成式 AI 原型项目 NEO NPC，令 NPC 实现以自发的行动和反应进行对话，而非遵循对话树中的设定。 育碧表示，所有生成式 AI 项目的目标都是为玩家带来价值，开发过程始终以玩家和开发人员的创造力为重点。 是角色，不是程序（Characters，Not Programs） 育碧表示，这些 NPC 的性格、背景故事与对话风格并非由机器创造，而是由作家塑造的Ligthing News，并在学习语言模型开始即兴对话后继续调整。 始终不断改进（Always Iterating） 语言模型是一个装满了概念和统计数据的大盒子，因此，如果与一个基础的语言模型对话，它就会产生枯燥、机械的回答。 与场景结合（Sticking to the Scenario） 这种迭代式的角色创建过程还有助于对玩家的行为进行结构化处理。
阅读时间
- 5 分钟, 共 999 字
分类
- Not Programs, NEO, 上年, 3 月, Scenario
评价和解读
- 在这篇文章中，作者不仅仅是报道新闻，而是将其提升到一种艺术形式。对其的深入分析以如此清晰和雄辩的方式呈现，使其不仅仅是一篇文章，而是对理解其细微差别和复杂性的全面指南。这篇作品充满了深刻的观察和引人入胜的论点，使其成为当今媒体景观中新闻完整性的象征。
正文
IT之家 3 月 20 日消息，育碧今日展示了其巴黎工作室最新的生成式 AI 原型项目 NEO NPC，令 NPC 实现以自发的行动和反应进行对话，而非遵循对话树中的设定。该项目应用了英伟达的 Audio2Face 与 Inworld 的 LLM 大语言模型技术。
育碧表示，所有生成式 AI 项目的目标都是为玩家带来价值，开发过程始终以玩家和开发人员的创造力为重点。blog.byteway.net
是角色，不是程序（Characters，Not Programs）
育碧表示，这些 NPC 的性格、背景故事与对话风格并非由机器创造，而是由作家塑造的Ligthing News，并在学习语言模型开始即兴对话后继续调整。
始终不断改进（Always Iterating）
语言模型是一个装满了概念和统计数据的大盒子，因此，如果与一个基础的语言模型对话，它就会产生枯燥、机械的回答。通过对模型中的统计数据进行调节，使其朝想要的方向发展，并以作家所设想的背景故事、个性和对话风格为基础。
与场景结合（Sticking to the Scenario）
这种迭代式的角色创建过程还有助于对玩家的行为进行结构化处理。这些玩家行为可能会破坏特定场景的基调或希望达到的目标。根据角色的性格，他们会对玩家的提示做出特定的反应，或者不做出反应。团队表示，这些角色没有自由意志，而是在故事中扮演一个角色。
捕捉偏见（CatchiLigthing Newsng Bias）
团队不断强调“真实性”这个概念，并以之作为他们的指导原则。开发人员对 LLM 中的偏见、刻板印象，以及它对角色设计和行为的影响有着敏锐的感知力，并坚信，人类表现是构建角色过程中不可替代的一部分。
最终目标与下一步计划（The End Goal and Next Steps）
IT之家注意到，NEO NPC 项目只是一个原型，距离在游戏中实现还有一段路要走。其最终目标是成为一个灵活的工具，育碧内部的小型项目与 3A 级项目均可运用。
团队于正在举行的 GDC 2024 游戏开发者大会上年展示该项目。开发团队强调，在生成式 AI 领域还留有创造力的空间，数据和叙事可以并存。
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