Лучшая модель ИИ для создания игр

Одной лучшей ИИ-модели для создания видеоигр нет, потому что создание игры состоит не из одной задачи, а из многих: логика игры, исправление ошибок, дизайн уровней, графика, звук и сборка всего вместе так, чтобы оно работало. Разные модели сильнее в разном, а рейтинги меняются каждые несколько месяцев с выходом новых версий.

Вместо того чтобы гнаться за быстро устаревающим победителем, смотрите на то, от чего зависит качество. Разобравшись в этом, вы сможете сами оценить любой инструмент или модель.

Сама по себе модель предсказывает текст. Чтобы превратить промпт в работающую игру, система вокруг неё должна планировать, править файлы, проверять код и исправлять сбои. От этой системы зависит, получите ли вы игру, в которую можно играть, или лишь неработающий код.

Обычно в такую систему входят:

• Ясный набор правил, который объясняет модели, как устроить игру, а не голый промпт.
• Шаблоны и стартовый код, чтобы модель не изобретала каждый раз скучную обвязку.
• Способ запустить сгенерированный код, поймать ошибки и вернуть их модели, чтобы она исправила свои промахи.
• Встроенная генерация графики и звук из библиотеки, чтобы ассеты загружались в игру.
• Проверка кода и тестирование игры в браузере; результаты без такого теста помечаются как непроверенные.

Два продукта могут работать на одной и той же модели и давать очень разные результаты, потому что у одного вокруг модели сильная система, а у другого нет. Поэтому оценка голой модели в бенчмарке мало говорит о том, насколько хорош инструмент для создания игр.

Вот примерная карта того, где помогают модели. Она намеренно общая, потому что детали быстро устаревают:

• Генерация кода: крупные, более способные модели чаще пишут работающую игровую логику и лучше чинят ошибки. Здесь плата за более сильную модель окупается чаще всего.
• Экономичные доработки: более дешёвая модель хорошо подходит для небольшой чётко очерченной правки. Время её ответа зависит от задачи, инструментов, объёма рассуждений и нагрузки у поставщика, так что меньшая модель не всегда быстрее.
• Графика: модели для изображений относятся к отдельному семейству, отличному от текстовых моделей. Текстовая модель, которая пишет игровую логику, не рисует ваши спрайты.
• Звук и музыка: тоже отдельные специализированные модели, но звук и музыка берутся из библиотеки реальных записей.

Практический вывод: ни одна модель не делает всё это одинаково хорошо, поэтому серьёзный инструмент для игр соединяет несколько моделей, а не ставит всё на одну.

Статья, которая называет одного вечного победителя, быстро устаревает. Новые версии выходят часто, и модель, лидирующая в одном квартале, может отстать в следующем. Погоня за рейтингами плохо помогает выбрать инструмент для создания игр.

Надёжнее задавать правильные вопросы. Запускает ли инструмент написанный код и тестирует ли его? Умеет ли исправлять собственные ошибки? Выдаёт ли он то, во что можно играть, а не фрагмент, который собирать вам? Эти качества переживут любой релиз отдельной модели.

OddShed построен на этой идее. Вместо того чтобы просить вас выбрать модель конкретного поставщика, он даёт каждому аккаунту одну и ту же команду агентов: разработчик пишет код, художник рисует графику, саунд-дизайнер подбирает звуковые эффекты и музыку, а QA-тестировщик по возможности пробует каждую сборку в браузере. Модели для каждого из них OddShed выбирает за вас.

OddShed делает браузерные игры на Phaser для 2D и на Three.js для 3D, и каждый запрос после завершения показывает свою точную стоимость. В центре здесь система, а не название модели.

• Одной лучшей модели нет. Ответ зависит от задачи и быстро меняется.
• Чтобы получить играбельную игру, система вокруг модели важнее её названия.
• Сильные модели больше всего помогают в генерации кода и исправлении ошибок; лёгкие хорошо справляются с небольшими правками.
• Оценивайте инструмент по тому, запускает ли он, тестирует и чинит ли собственный результат, а не по тому, какую модель он называет.