Une brève discussion sur l'application et l'innovation du LLM et de l'IA Agent dans l'industrie du jeu

Lorsque la démo "Stanford Town" est sortie l'année dernière, j'ai réfléchi à la façon dont l'industrie du jeu traditionnelle utiliserait de grands modèles de langage (LLM) et des agents (AI Agents) pour innover en matière de gameplay. J'aurais dû écrire ces pensées l'année dernière, mais j'ai longtemps reporté cela. Aujourd'hui, je vais l'expliquer brièvement avec quelques exemples de jeux et résumer l'application de ces deux-là dans les jeux existants. (En cas de malentendu, merci de le signaler)

1️⃣ LLM : Innover dans les mécaniques de jeu en s'appuyant sur les caractéristiques de compréhension sémantique des grands modèles

L'application la plus courante du LLM dans les jeux est de permettre aux PNJ de parler plus naturellement aux joueurs. Par exemple, "Ni Shui Han" rend l'interaction entre les PNJ et les joueurs plus immersive en formant de grands modèles avec des personnalités différentes.

Il existe également un type de jeu, tel que "Yandere Cat Girl" et "I'm Surrounded by LLM", qui conçoivent principalement des niveaux autour des caractéristiques de LLM en termes de compréhension sémant...
[Courte citation de 8% de l'article original]