游戏AI^[2]

雷蛇推出AI双引擎QA Co-AI与Game Co-AI，重塑游戏产业格局。QA Co-AI作为“自动质检员”，通过机器学习自动遍历游戏场景，精准识别漏洞并预判性能瓶颈，可提升游戏测试效率、缩短开发周期30%以上，2025年底将开放给合作开发者；Game Co-AI化身“实时战术教练”，结合玩家操作习惯与职业选手战术模型提供个性化指导，Beta测试准确率达82%，超10万玩家参与。此举源于硬件市场增长放缓（2025年增速5.2%），而AI游戏开发市场年复合增长率达25%。依托15年软件积累（如超1亿用户的Synapse平台），雷蛇从硬件巨头向“硬件+AI服务”平台转型，其AI工具有望解决开发成本高、玩家技能焦虑等行业痛点，开启游戏产业“软件革命”新可能。

腾讯AI Lab发布的Think-In-Games（TiG）框架，重新定义了游戏AI决策范式。该框架通过“双循环协同机制”，让140亿参数（14B）大模型在《王者荣耀》中展现超越6710亿参数（671B）模型的策略精度，首次实现游戏决策可解释性。其核心创新在于外层LLM生成自然语言策略（如“优先控制中路视野”），内层强化学习模型执行并反馈，配合GRPO算法实现低成本训练（成本仅为千亿级模型的1/8），宏观动作准确率达90.91%。TiG已应用于《王者荣耀》人机模式升级及《穿越火线》等FPS游戏，未来有望从游戏拓展至自动驾驶、金融风控等领域，为通用AI决策提供高效范式。