Technology
近年来，微软在游戏人工智能领域持续深入研究，探索如何通过AI技术为游戏设计提供更人性化的互动体验。近期，公司推出了世界与人类动作模型（WHAM，简称Muse）这款新一代的人工智能模型，得到了$field外玩家的广泛认可。这篇内容主要分为以下三个部分，我们将从模型的性能、技术应用及其未来意义三个方面进行总结。 首先，Muse模型通过投入十一亿张玩家动作数据，打造了一款能够模拟真实Latent Player Actions的 advanced AI框架。这种模型能够理解3D游戏中的世界构造和动作执行，进而生成和模拟更接近人类动作的实际玩家行为。用户apping实验中，Muse已经能够在真实的游戏场景中生成一段高频率的 controller动作序列，而在训练期间，它模拟了玩家在面对真实棋盘战术时的情景动作。这种高分辨率的三维建模能力，使Muse能够在真实世界中模拟出更像人类动作的行为。 其次，Muse模型已经被 Microsoft Xbox Game Studios采用，在游戏内实时构建和生成AI控制序列。通过整合来自现实中 epsilon (;;)的操作数据，Muse已经能够根据用户提供的预设条件（如 controller 几何和动作序列）生成出一段控制代码。Kardar表示，Muse的发展已经step into in-house 前端开发，从而开始将这款模型用于创作实时 play中的人机交互。Muse的训练数据包含来自多个icode测试栈的来自不同领域的…
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