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《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
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《MagicRush: Heroes》、《Mobile Legends:Adventure》、《MLBB》、 《Watcher of Realms》等。其中，《MLBB》于2016年全球上线亿，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在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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