1. WHAMM模型是什么？
微软的WHAMM（World and Human Action MaskGIT Model）是一个创新的人工智能模型，能够完全在AI模型内部生成并运行经典游戏，如《雷神之锤II》，并实时呈现可供玩家操作的游戏版本。该模型是微软“Muse”模型家族的一部分，专注于为游戏开发提供生成式AI工具。WHAMM通过学习大量人类游戏玩家的真实行为数据，能够生成多样化且具有一致性的3D游戏环境，并预测游戏环境的时空结构及玩家的动作[^1^^2^]。
2. WHAMM模型发展到什么阶段？
WHAMM模型的发展已经取得了显著进展。目前，WHAMM能够以每秒超过十帧的画面生成速度支持模型内部的实时互动，这比之前的版本WHAM-1.6B（每秒约一帧）有了巨大的飞跃。然而，WHAMM仍处于早期研究阶段，存在一些局限性。例如，模型生成的环境是近似的，敌方角色看起来较为模糊，战斗缺乏真实感，且生命值指示不可靠。此外，输入延迟仍然较高，玩家的操作和系统响应之间存在明显的延迟。
3. WHAMM模型对游戏行业未来的影响
WHAMM模型的出现为游戏开发带来了新的可能性和变革。首先，它能够显著提高游戏开发的效率，减少人力和时间成本。通过生成式AI，开发者可以快速迭代和创作，激发灵感，增强创新能力。其次，WHAMM为经典游戏的复刻和现代化提供了新的途径。它可以对经典游戏进行优化，使其在现代硬件上运行，让新一代玩家体验到经典游戏的魅力。
此外，WHAMM模型还可能改变游戏开发的人力结构。据Omdia分析师预测，该技术将使初级测试岗位需求减少40%，但同时会创造新型AI训练师职位。微软已启动“游戏AI伦理认证”计划，计划三年内培训10万名相关人才。
尽管WHAMM目前仍存在一些技术局限性，但其在数据学习和图像生成策略上的创新为未来的AI驱动游戏开发开辟了新的道路。随着技术的不断进步，WHAMM有望在未来实现更高效、更高质量的游戏内容生成，推动游戏行业进入一个全新的时代。
