9月23日消息，巨人网络AI实验室负责人丁超凡出席云栖大会论坛并作主题同享，第一次透露了自研大模型GiantGPT、BaiLing-TTS技术细节，并表示大模型推动了游戏范式革新，“游戏+AI”2.0已经从概念走给现实。

大模型技术落地，GiantGPT擅长人物扮演“会玩游戏”

现在云栖大会上，巨人网络首发了两款自研大模型GiantGPT、BaiLing-TTS及其落地应用。其中，GiantGPT是游戏行业首批完成备案的大模型其中一个，去年到现在，巨人网络AI实验室对其做了持续迭代和优化。

丁超凡说明，GiantGPT具备杰出的人物扮演力、生动的情景推理能力、定制化长短期记忆、深度支持游戏场景的能力，可以称之为壹个“会玩游戏”的人物扮演大模型。

数据是大模型能力的核心，巨人网络为此构建了壹个庞大数据集，基于互联网公开数据和自有数据，拥有大规模、多样性、高质量等优势，并形成壹个完整、高效的数据生产链路。

目前，GiantGPT已经在《征途》等多款巨人网络产品中落地，基于GiantGPT打造的陪伴型智能NPC，拥有性格、心情和自适应的长期记忆，为玩家提供亲密的陪伴关系尝试，提高用户留存。

除了大语言模型之外，巨人网络AI实验室现在也落地了行业内首个支持普通话和多种方言混说的TTS大模型——BaiLing-TTS。

当前，语音合成大模型技术在普通话领域已经取得了显著进展，但在方言领域的进步却特别缓慢，无法满足多样化的语音合成需求。中国拥有数十种主要方言，每一种方言都有特殊的语音特征和语法结构，这使得训练壹个覆盖各种方言的 TTS 大模型变得极具挑战。除了这些之后，方言语料库的稀缺以及高质量标注数据的匮乏，也进一步增加了技术难度。

为了化解这一难题，巨人网络AI实验室基于中国方言体系，构建了涵盖 20 种方言、超过 20 万小时的普通话和方言数据集，提出多项基于模型层面的技术创造，从而使BaiLing-TTS实现了普通话零样本克隆和高质量的方言语音、京剧唱腔合成效果。

大模型重塑游戏尝试和生产力革新

演讲中，丁超凡展示了巨人网络在大模型应用方面的一系列寻觅，涵盖AI绘画平台、UGC剧本创作工具、拟人化智能问答体系、AI原生游戏方法等，体现大模型对游戏尝试和生产力的革新。

一站式AI绘画生产平台“巨人摹境”重点支持团队协作，同时将一批自研AI视觉算法能力集成为职业流的形式，构建起协作式的标准AI美术生产管线，无需频繁导入导出或切换软件，就可在同一平台内完成复杂任务，进步创作效率；同时，集成了一键式职业流，简化大量复杂操作，适用于大规模美术生产职业。

基于多个自研大模型的能力，AI实验室还打造了针对宣发视频的智能剪辑和创作平台，提供热点视频自动解析和风格匹配，结合剧本大模型和TTS语音克隆的能力，达到一键成片的效果，大幅提高宣发视频的生产创作效率。

大模型技术落地，更终极的目标是重塑游戏尝试，推动方法层面的创造，《太空杀》项目做了积极寻觅。该游戏的UGC剧本创作工具引入了AI大模型帮写和TTS功能，从而降低内容创作门槛，激发玩家的内容创作热诚；AI原生游戏方法“AI残局挑战”则让玩家特别“迷恋”，带动了该游戏在短视频平台的相关指数翻倍，涌现出大量玩家自发同享各种趣味方法和策略诀窍。

“AI残局挑战”方法核心在于巨人网络自研的Multi-Agent框架设计，其中包含“协作”和“竞争”两大特性。怎样基于壹个控制体系去构建平衡的策略，是形成优质协作和竞争范式的决定因素。除了这些之后，由于需要玩家深度参和在里面，因此要重点关注玩家执行任务的灵活性和自在度，以及良好的运行机制保证游戏进程的合理演进。

“游戏+AI”2.0：从概念到现实

如果说生产力提效是“游戏+AI”1.0时代，那么依托AIGC技术实现的游戏方法革新则推动了“游戏+AI”进入2.0时代。

丁超凡认为，“游戏+AI”2.0将创新一种未来游戏形态：壹个能够打破传统制度约束，环境基于玩家数据反馈更新，剧情设计动态延展，而且有随机事件触发的非线性全球，给到玩家极高自在度，甚至为玩家提供定制化的游戏内容。

“兴奋的是，大家在‘AI残局挑战’方法中看到了这种游戏形态的也许性，玩家可以通过自身行为影响环境、改变故事务节的走给，而且全经过有着优质的互动尝试。它不仅仅是一次成功的技术突破和尝试，同时也实现了一种最新游戏形态从概念到现实的进阶。”

目前，巨人网络已构建了以自研大模型为核心的全方位基础能力，涵盖大语言模型、视觉内容生成、语音生成、AI Agents路线，GiantGPT、BaiLing-TTS等大模型在核心游戏业务场景实现了规模化应用落地，深层次地应用到游戏研发、运营、发行、测试等各个环节，形成高效的生产链路闭环。同时，结合大模型能力深入到游戏核心方法层面，打造出陪伴型AI智能助手、心情驱动的决策型AI，以及基于多智能体大模型的最新游戏范式。

展望未来，丁超凡强调，巨人网络AI实验室会更激进地寻觅基于大模型驱动的游戏方法创造，“出现壹个和玩家进行深层次交互、天然涌现出持久且极富吸引力内容的原生游戏全球，我认为并不遥远。”