速途網8月22日消息（報道：李楠）近日，由中國信息通信研究院、人工智能關鍵技術和應用評測工業和信息化部重點實驗室等機構共同發起的2022可信AI峰會在北京成功舉辦。在峰會大模型分論壇上發布了大模型開發及模型能力兩部分標準，并公布了“2022大模型優秀應用案例”名單，網易伏羲實驗室「 LOFTER-AI 寫文」和「傀儡戲-互動式文字游戲」同時入選“2022大規模預訓練模型優秀應用案例”，在大模型技術及AI實踐領域再獲行業認可。
一、多人角色扮演文字游戲-傀儡戲
隨著大規模預訓練語言模型的快速發展，規模從數億參數擴大到數千億，性能得到顯著提升。網易伏羲實驗室作為人工智能探索的先鋒團隊，在關注大模型創新化、規模化的同時，同樣重視如何將人工智能的前沿技術落地在業務場景中；網易在游戲產品中推出了一批基于自研預訓練語言模型的創新玩法，例如《遇見逆水寒》的“傀儡戲”，《忘川風華錄》的養貓玩法，《逆水寒》的養育系統等等，獲得了廣大用戶的大量好評。
《遇見逆水寒》 是網易自研的一款中國古風游戲，因為傳統游戲的劇情設定多是提前設置劇情分支，根據玩家選擇執行后續劇情，所以劇情脈絡單調、玩家體驗受限。而且在游戲開發階段需要大量的文案同學進行游戲劇情編寫，游戲劇情受限于人工成本；在大模型技術發展之前，缺乏對應的 AI 技術改變這一現狀。
網易伏羲實驗室通過大模型預訓練生成模型參數，以及模型推斷等技術手段豐富游戲劇情走向，從而開發出了多人角色扮演文字游戲-傀儡戲。在傀儡戲玩法中，玩家在劇本中扮演不同的角色，然后多個玩家相互協作，通過輸入文字，引導劇情的發展，達成劇本預定的游戲目標。語言模型在傀儡戲玩法中起到生成后續劇情和判斷游戲目標是否達成的作用。由于語言模型生成文本是隨機的，玩家在同一個劇本中每次都會有不同的游戲體驗，并且玩家還可以自己編寫劇本，整套玩法形成閉環。傀儡戲玩法在業內屬于首創。
網易伏羲為了保證預訓練模型的生成效果，使用網易業務積累的高質量文本數據訓練和微調預訓練語言模型，并且在生成時通過角色名控制、性別判定、后排序等方法進一步提升生成效果。為了降低服務的響應時間和部署成本，我們自研并開源了Transformer模型加速引擎EET,https://github.com/NetEase-FuXi/EET。加速效果相比于業界其他開源工具處于領先水平。相關研究成果發表在NAACL-2022 Industry Track。
傀儡戲在《遇見逆水寒》 上線首日，有超過20%的玩家進行體驗并給予良好反饋，游戲的用戶黏性和日活躍用戶數也因此均提升10%。
二、網易LOFTER-AI寫文
網易LOFTER是一款深受Z世代年輕人喜愛的興趣創作社區。本項目將預訓練語言模型在網易LOFTER中進行應用，將大模型應用于文學作品的創作中，利用AI技術幫助用戶創作故事，降低用戶寫作門檻。既可以引導用戶主動對內容進行再創作，也可以促使用戶主動進行娛樂性傳播，從而達到吸引新用戶與提升站內活躍用戶的目的，并且提高品牌的影響力。
AI寫文使用了和傀儡戲相同的預訓練模型和類似的后處理和排序策略，并且使用了EET加速引擎進行服務部署。相比于傀儡戲，AI寫文的最大的技術挑戰在于文本生成長度。對用戶的每個輸入，模型要生成400字的故事。為了保證生成效果，我們采用分段式生成方法，先生成兩百字進行處理和排序，然后選擇最優結果生成剩余200字。我們通過產品進一步規避AI算法的弱點，后兩百字一次返回3個結果，讓玩家去挑選。好的AI落地案例，產品設計和AI算法效果同等重要。
在大模型使用前，由于創作門檻較高，大部分消費內容的用戶不具備創作能力，網易LOFTER缺乏降低創作門檻，激勵普通用戶進行創作的工具與方法。在使用了基于大模型的AI故事創作之后，累計50多萬用戶參與了AI寫文活動，累計生成故事次數400多萬，累計生成33億字。在活動中，超過20萬以上之前近一個月沒有創作過故事內容的用戶參與了AI創作活動，豐富了網易LOFTER社區的內容，極大推動了優質內容的創作。網易伏羲作為國內專業從事游戲與泛娛樂AI研究和應用的頂尖機構，正在把AI技術和產品開放給更多合作伙伴，讓人工智能技術惠及更多領域；目前，網易伏羲已服務超200家客戶，應用日均調用量超數億次。
