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亚马逊云科技助力沐瞳应用生成式 AI 技术打造卓越游戏体验 赋能业务决策

2024/2/21

北京 —— 2024 年 2 月 21 日  亚马逊云科技宣布,上海沐瞳科技有限公司(以下简称“沐瞳”)应用亚马逊云科技 Amazon Bedrock 等生成式 AI 服务,为玩家打造卓越的游戏体验并赋能业务决策。沐瞳旗下游戏产品《Mobile Legends: Bang Bang》(以下简称《MLBB》)基于亚马逊云科技和其合作伙伴在生成式AI领域的创新技术与解决方案,显著提升辱骂识别与舆情分析的响应速度与准确率,辱骂识别准确率达到 90% 以上,大幅度提升了玩家的游戏体验;舆情分析已支持 200k Token(令牌)输入,保障了更精准的输出结果和语义汇总效果,为后续游戏产品优化提供关键信息与决策支撑。  

沐瞳成立于 2014 年,致力于全球化游戏的开发,已成功推出多款在海外具有高知名度的移动游戏产品,包括《Magic Rush: Heroes》、《Mobile Legends: Adventure》、《MLBB》、 《Watcher of Realms》等。其中,《MLBB》于 2016 年全球上线,目前游戏月活突破 1 亿,全球累计下载量超 10 亿次,是全球最受欢迎的 MOBA(Multi-Player Online Battle Arena,多人在线战斗竞技场游戏) 手游之一。《MLBB》能取得这样的成绩,与沐瞳长期以来注重玩家体验的策略密不可分。在生成式 AI 技术浪潮下,沐瞳积极探索生成式 AI 与游戏垂直领域的融合,在与玩家体验息息相关的辱骂识别和舆情分析两方面利用生成式AI,实现玩家体验进一步质的提升。  

《MLBB》在全球范围内均广受欢迎,为了给玩家提供更好的本地化体验,沐瞳为《MLBB》配置了针对不同小语种国家的定制化语言包,仅在东南亚地区就涉及到十几种不同的小语种语言。传统的辱骂识别方式主要通过《MLBB》玩家自主举报,客服人员借助翻译软件来判定,不仅需要大量人工介入,且判断周期长、判断准确率低,整体效果不佳。沐瞳应用亚马逊云科技 Amazon Bedrock 中支持的合作伙伴的 Claude Instant 模型进行自动化的机器翻译与识别。Claude 基础模型拥有平均 1.3 秒到 1.5 秒的快速响应能力,可实现《MLBB》中辱骂识别响应速度显著提升。此外,基于 Amazon Bedrock 支持的 Claude 模型可以精准识别多种小语种,能运用系统调优解决翻译精度问题,同时,Claude 模型拥有二次过滤功能,成功保障《MLBB》辱骂识别准确率达到 90% 以上。亚马逊云科技还提供了模型的 Prompt Engineering(提示工程)优化服务,帮助沐瞳更有效地编写和调整模型的提示语,从而达成更佳的模型性能和输出准确度。  

另一方面,舆情分析是沐瞳优化游戏产品的关键信息与重要依据。沐瞳每天会收到一万四千余条来自不同国家、以不同语言撰写的评论,有限的人力无法覆盖如此海量的评论,抽样分析又可能导致以偏概全,难以实现高颗粒度、细分层级的舆情分析。沐瞳应用 Amazon Bedrock 来调用 Claude2 模型进行文本摘要,可将每日一万四千余条评论作为 token(令牌)输入。Claude2 提供了长达 200k token(约等于 15 万个单词或 500 页文本)的上下文窗口,意味着相对于市场上主流大模型 100k token,Claude2 的信息处理量增加一倍,所以针对用户平均每天 500-600K 的评论输入量,Claude2 模型可应用较少的文本切片,从而保障更加精准的输出结果与语义汇总效果。  

此外,沐瞳还应用了亚马逊云科技全托管的 OpenSearch 日志与搜索服务 Amazon OpenSearch Service,轻松完成对 PB 级日志分析和对文本和非结构化数据的搜索、可视化和分析任务,帮助沐瞳迅速定位关键数据,并提取、应用于 Amazon Bedrock 平台上,以进行更深一步分析。Amazon OpenSearch Service 还可快速查询与匹配大规模和多维度的向量数据,同时具备同义词与近义词识别功能,能够很好地辅助 Amazon Bedrock 做判定,极大地提高了数据检索效率与数据分析的精确度。  

沐瞳科技智能服务负责人张文文表示:“亚马逊云科技在生成式 AI 领域拥有全栈式布局与强大技术优势,且具有多年服务游戏行业的丰富实战经验。未来,我们将继续与亚马逊云科技深化合作,探索生成式 AI 更多游戏场景下的应用落地,构建进一步提升游戏体验与运营效率的创新解决方案,持续为全球游戏玩家打造更加优质与激动人心的游戏作品。”

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