4月22日,《崩壞:星穹鐵道》(后文簡稱星鐵)4.2版本如期而至。
除了新角色卡池、老角色加強等內容更新,以及“免費領取紀念冊”等福利發放,今年的周年慶版本重點還有一個不容忽視的“新功能”——目前在各大社交平臺正引發著熱切討論。
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玩家紛紛秀出自己的對話,交流“調戲”帕姆的心得
以列車長“帕姆”為載體的智能輔助工具——帕姆幫幫(測試版)實裝后,帕姆進一步成為了玩家最親密的交流對象,可為玩家解答游戲中的各種疑難,提供實打實的幫助與陪伴。
能與可愛帕姆聊天的功能,自然吸引了不少玩家前來“調戲”,一時間玩梗不斷,社區里充滿了快活的空氣。
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帕姆也是玩梗高手
在游戲內植入一個可聊天的AI角色,其實早就不新鮮了,那為何帕姆這次又能激活如此聲量?
從技術層面的進展看,“帕姆幫幫”是米哈游對實裝大模型AI應用一次直面市場的實戰,也是國內游戲行業難得能實現千萬量級真實交互的游戲內AI工具——它走得更遠。
從AI角色與游戲內容的關聯度看,帕姆以鮮活“引路人”姿態降低玩家參與壓力的效用,也和玩家需求結合得更為緊密。
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更引人遐想的點在于,在AI技術于各領域開花結果的當下,歷來重視新技術實踐的米哈游,是否在帕姆身上做了某些“實驗”?或許透過帕姆,我們能為那個“終極命題”——AI究竟會如何拓展游戲表達,找到一些階段性的總結與展望。
我們為什么需要一位“列車長”?
可能你會問,此時在新版本加入一個AI角色,能對游戲體驗起到什么關鍵作用?
這就不得不先提兩句《星鐵》在長線更新中自然衍生出的一些局限。
歷經3年運營,《星鐵》目前已呈現了4個大版本的海量內容。5個風貌迥異的星球配合來自各大組織、命途的諸多角色,使游戲的世界觀、劇情線以及玩法模式都得到了極大擴充。
但與此同時,玩家需要理解的信息密度、需要學習的玩法規則數量,也持續處于“爆發式增長”中。如果你有幾個小版本沒玩,再回坑時可能就得“補習大量功課”才能跟上節奏了。
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當然,在過去的更新中,我們能看到米哈游在著力集成各種信息和功能,去降低理解門檻。
比如便利的角色培養建議、貨幣戰爭里玩家也參與其中的攻略集成、涵蓋獎勵的戰術訓練任務、清晰全面的智庫詞條......等等內容其實已將一部分“攻略需求”在游戲里解決了。
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但問題在于,游戲所能運用的常規引導手段,正在逼近極限。
游戲里常見的紅點、面板歸納等方式,已難以有效幫助玩家達成信息檢索的意圖,更遑論全方位加深玩家對游戲的理解了。
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就在此時,一直在列車上等候玩家的帕姆“覺醒”了。每當你抽出一個新角色,帕姆都會主動亮出提示框,詢問你是否需要一些圍繞角色展開的養成、配隊思路——攻略會主動來找你。
等于說借助AI技術,米哈游提供了一種和“傳統找攻略思維”全然不同的解題思路:不再要求玩家主動收集信息、篩選信息、消化信息,而是轉而“讓系統主動理解玩家”。
集成了角色養成、劇情設定等必要信息,且具備先進溝通能力的帕姆,將根據玩家當下提出的問題,去提供直觀的應對方案,并在交流過程中解決新需求——像是以“助理”的身份,在不斷的輔助和引導中,讓玩家能屏蔽雜音、找到屬于自己的核心樂趣。
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更讓人欣慰的是,帕姆并非一個機械式的“答題機器”,而是具備情緒互動和陪伴價值的同伴。
比如有網友去和帕姆聊些“情感問題”,表達自己對丹恒、流螢等角色的“愛”時,帕姆不會機械式地給出官方回復,而是認真分析玩家與不同角色的羈絆所在。一句“開拓者是丹恒迷失時的路標”,就把不少玩家直接感動破防了。
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兄弟之情被帕姆一語道破
在多個版本劇情的加持下,帕姆本就在玩家心中有不俗地位。如今帕姆成為玩家的交流對象后,顯然能更好地承載情感鏈接功能,而非只停留于單純的操作使用。
總之從應用角度看,帕姆的這一輪“AI化”并非噱頭,而是為了應對長久以來用戶體驗的核心痛點,更是為IP后續進一步追加內容量保駕護航。
帕姆因何不同?米哈游:攻克“四大AI難關”
那么,列車長具體表現如何?與常見的“聊天機器人”相比,帕姆有何不可替代的差異性?
就我個人這兩天的實際體驗而言,首先帕姆在用戶意圖的識別上,就有比較精準的定位和反饋。
此前大部分游戲的內置AI,對玩家所提問題的理解力較為機械,主打一個“關鍵詞提取”。玩家必須準確觸發AI預期的關鍵詞,才能收獲有效答案,沒觸發就只能得到一些不明所以的回應。
而即便我的問題偏模糊,或用詞不規范,帕姆也能較為準確地識別我的真實意圖,并引導我提出更深入的發問。
比如我以“歡愉主”這種玩家群體才用的簡稱提出問題時,帕姆立馬就能定位到開拓者的角色身上,直接給出養成推薦。
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甚至帕姆連“龍丹”這種角色昵稱也能消化,而且即便我提出的是“厲害與否”這種較為模糊的問題方向,它也會積極介紹角色的具體戰力特點,并引申一些追加話題供我選擇。
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其次是知識儲存。
此前的AI產品,主要依靠本地知識庫檢索+模型處理。當用戶問題超出本地知識庫的范圍時,AI所能給出的反饋就較為有限了。
帕姆則是以本地智庫+聯網檢索社區PUGC內容的方式去構建知識庫,對于《星鐵》的主體內容有著極充裕的知識儲備。比如對一些配隊機制,它會給出很具體的拆解,而非僅有表面上的常規信息羅列。
據悉當本地知識庫無法提供準確回答時,帕姆還會檢索社區PUGC內容并給出標題和鏈接,以此確保回答的專業性,讓玩家敢于“依靠”它。
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答案足夠具體
第三是對話品質。
要知道AI一旦回答內容過于機械、缺乏連貫性,就容易讓人出戲,打破沉浸感。
相比之下,帕姆更注重“多輪語境延續”,它會更像真實對話者那樣延續一整個話題的上下文邏輯,讓玩家在一種聊天的氛圍里獲取信息。
比如我本來想發條火花的消息逗逗帕姆,結果聊著聊著就變成它給我科普“火花與花火”的劇情設定了。而再往下又能繼續銜接歡愉命途或其他相關話題,無限制地延伸下去,就像和好友聊微信一樣——沒有過于區隔的娛樂、科普、日常等范圍劃分,就是“隨性聊天”。
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最后則是記憶能力。
常規AI工具每次開展交流都會從零開始,并沒有太多的“陪伴感”。但在單個對話范圍內,帕姆卻擁有較好的記憶力和信息銜接能力。
比如在咨詢角色養成問題時,我不用一直強調主體是誰。只要提過一次,后面再追問時帕姆就了然于胸了,不必每時每刻都以嚴密的“程序思維”去推進交流——帕姆能記住。
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另外雖然我和帕姆的溝通時間不算久,但已感覺到它會逐步形成一些“長線記憶”。如果你提過自己的偏好或是熱衷的話題,帕姆就會在此基礎上去推進交流。而且連一些和它“瞎扯”的信息,它也能記住——“活人感”就是這么來的。
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對于帕姆的能力支持,個人目前最大感受就是養成層面的很多邏輯確實變了。
以前無論是在B站找攻略,還是參照游戲內的養成推薦,都需要把內容記下后再到相關界面里落實、驗證。如今的帕姆幫幫頁面,直接就覆蓋了配隊、儀器、光錐及材料刷取等養成需求,并可直接跳轉到相應的玩法功能里去完成養成動作。
我想這算是把過去3年玩家依賴的復雜“抄作業體系”,真正嵌入成了游戲的一部分,徹底改變了用戶習慣——用過就很難再回去。
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單個界面覆蓋所有養成需求
那么帕姆的優勢,具體是怎么形成的?為何跟它聊起來感覺就“格外不同”?
米哈游之所以敢將帕姆推到千萬級體量的玩家面前,去驗證現階段的AI表現力,就在于《星鐵》團隊解決了一些此前同類產品難以應對的問題。
按理說,這種面對千萬量級活躍玩家的AI產品,是市面上任何一家商業大模型API都難以應對的挑戰。
其中主要蘊含著并發性、成本、效率這三大難點板塊:無法應對游戲的高并發特性,就難以達成預期的AI交互效果;壓不住token成本,就會把預算迅速燒光;提不起效率,用戶海量、復雜的檢索信息需求就難以兼顧。
而團隊在4月23號上海交大的一場招聘宣講中,揭開了帕姆能直面挑戰的潛藏思路。
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宣講主題:AI驅動下的游戲工業化管線升級
面對上述三大難點,《星鐵》團隊沒有選擇接入現有的開源模型去做微調。而是給自己“上了更多強度”,針對預期達成的AI表現力,從零開始搭建一些內部專屬功能。最終在深度整合市面流行的算法邏輯基礎上,逐步打磨出了屬于帕姆的大模型基座。
為帕姆塑造“靈魂”,他們是認真的。
更關鍵的一點在于,這套底層架構還具備接入《星鐵》宇宙任意NPC的通用性,讓更多角色具備成為玩家交流對象的可能——看來列車長的這趟星際躍遷,還將帶我們走向更遠的目的地。
從AI NPC到AI Gameplay:開拓之旅正要開始
當然,這里必須講清楚,雖然“帕姆幫幫”整體思路看起來大有可為,但目前仍是測試版本。受限于算力資源,在功能上也做了相應的約束。
但這種取舍,也正是帕姆值得期待的關鍵所在——它還在成長之中。
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可以想象得到,伴隨算力的擴充,帕姆的能力上限肯定會得到持續開發,而在玩家與帕姆實打實的交流中,帕姆也將得到充足的訓練,進而在交互表現上有力迭代。
所以別看帕姆還處在AI NPC的初級階段,但它就像打開下一階段的鑰匙:一旦相關功能和猜想能在它身上得以證實、延伸,那么等待玩家的就不只是一個“可交流對象”,而是更具參與感、也更貼近游戲載體“交互”核心的一整套玩法拓展。
畢竟當角色真正具備“靈魂”后,那它可以和玩家開展的實時互動,理論上會是“無限”的。
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在23號交大的相關宣講中,團隊就提到正推進“AI NPC向AI Gameplay”進化的未來愿景,并針對“AI Gameplay”的可能性孕育了不少規劃。
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宣講中提到了“星鐵狼人殺”
比如讓角色能基于性格與習慣去開展行動,以此打造更真實沉浸的游玩體驗。屆時玩家將有機會和各路角色,通過類似于《Among Us》的“星鐵狼人殺”模式去斗智斗勇。而伴隨角色獨特的人設性格越發完善,玩家還能與之開展更深入、更多元的交互。
這可都不止是概念,而是可預期的下一站。
在彌漫著AI焦慮的大環境下,米哈游團隊對于AI的應用,確實讓人稍感安心。
從去年開啟的“崩壞IP”AI專屬招募,到如今將大模型AI實裝進游戲驗證用戶反饋,都是在對新技術保持敏感并堅持投入的基礎上,將AI技術落實到了真切的體驗改變之上,進而逐步接近那些遙不可及的未來觸點——一切為了打開更大的星域版圖,而非困頓于不確定的焦慮感中。
行業究竟應如何有效構建AI工作流?我們又應如何融入這個“AI大時代”?相信米哈游的方向,值得我們做更長遠的觀察與參考。
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