北京2024年2月21日 /美通社/ -- 亞馬遜云科技宣布，上海沐瞳科技有限公司（以下簡稱"沐瞳"）應用亞馬遜云科技Amazon Bedrock等生成式AI服務，為玩家打造卓越的游戲體驗并賦能業務決策。沐瞳旗下游戲產品《Mobile Legends: Bang Bang》（以下簡稱《MLBB》）基于亞馬遜云科技和其合作伙伴在生成式AI領域的創新技術與解決方案，顯著提升辱罵識別與輿情分析的響應速度與準確率，辱罵識別準確率達到90%以上，大幅度提升了玩家的游戲體驗；輿情分析已支持 200k Token（令牌）輸入，保障了更精準的輸出結果和語義匯總效果，為后續游戲產品優化提供關鍵信息與決策支撐。

沐瞳成立于2014年，致力于全球化游戲的開發，已成功推出多款在海外具有高知名度的移動游戲產品，包括《Magic Rush: Heroes》、《Mobile Legends: Adventure》、《MLBB》、 《Watcher of Realms》等。其中，《MLBB》于2016年全球上線，目前游戲月活突破1億，全球累計下載量超10億次，是全球最受歡迎的 MOBA（Multi-Player Online Battle Arena，多人在線戰斗競技場游戲） 手游之一。《MLBB》能取得這樣的成績，與沐瞳長期以來注重玩家體驗的策略密不可分。在生成式AI技術浪潮下，沐瞳積極探索生成式AI與游戲垂直領域的融合，在與玩家體驗息息相關的辱罵識別和輿情分析兩方面利用生成式AI，實現玩家體驗進一步質的提升。

《MLBB》在全球范圍內均廣受歡迎，為了給玩家提供更好的本地化體驗，沐瞳為《MLBB》配置了針對不同小語種國家的定制化語言包，僅在東南亞地區就涉及到十幾種不同的小語種語言。傳統的辱罵識別方式主要通過《MLBB》玩家自主舉報，客服人員借助翻譯軟件來判定，不僅需要大量人工介入，且判斷周期長、判斷準確率低，整體效果不佳。沐瞳應用亞馬遜云科技Amazon Bedrock 中支持的合作伙伴的Claude Instant 模型進行自動化的機器翻譯與識別。Claude 基礎模型擁有平均1.3秒到1.5秒的快速響應能力，可實現《MLBB》中辱罵識別響應速度顯著提升。此外，基于Amazon Bedrock支持的Claude模型可以精準識別多種小語種，能運用系統調優解決翻譯精度問題，同時，Claude模型擁有二次過濾功能，成功保障《MLBB》辱罵識別準確率達到90%以上。亞馬遜云科技還提供了模型的 Prompt Engineering（提示工程）優化服務，幫助沐瞳更有效地編寫和調整模型的提示語，從而達成更佳的模型性能和輸出準確度。

另一方面，輿情分析是沐瞳優化游戲產品的關鍵信息與重要依據。沐瞳每天會收到一萬四千余條來自不同國家、以不同語言撰寫的評論，有限的人力無法覆蓋如此海量的評論，抽樣分析又可能導致以偏概全，難以實現高顆粒度、細分層級的輿情分析。沐瞳應用Amazon Bedrock來調用Claude2模型進行文本摘要，可將每日一萬四千余條評論作為 token（令牌）輸入。Claude2提供了長達 200k token（約等于15萬個單詞或500頁文本）的上下文窗口，意味著相對于市場上主流大模型100k token，Claude2的信息處理量增加一倍，所以針對用戶平均每天500-600K的評論輸入量，Claude2模型可應用較少的文本切片，從而保障更加精準的輸出結果與語義匯總效果。

此外，沐瞳還應用了亞馬遜云科技全托管的OpenSearch日志與搜索服務Amazon OpenSearch Service，輕松完成對PB 級日志分析和對文本和非結構化數據的搜索、可視化和分析任務，幫助沐瞳迅速定位關鍵數據，并提取、應用于Amazon Bedrock平臺上，以進行更深一步分析。Amazon OpenSearch Service還可快速查詢與匹配大規模和多維度的向量數據，同時具備同義詞與近義詞識別功能，能夠很好地輔助Amazon Bedrock做判定，極大地提高了數據檢索效率與數據分析的精確度。

沐瞳科技智能服務負責人張文文表示："亞馬遜云科技在生成式AI領域擁有全棧式布局與強大技術優勢，且具有多年服務游戲行業的豐富實戰經驗。未來，我們將繼續與亞馬遜云科技深化合作，探索生成式AI在更多游戲場景下的應用落地，構建進一步提升游戲體驗與運營效率的創新解決方案，持續為全球游戲玩家打造更加優質與激動人心的游戲作品。"