Команда MiHoYo открыла модели GameScaling для управления играми с помощью клавиатуры и мыши

Владелец веб-сайта pandaily.com временно заблокировал доступ пользователя к ресурсу. Данное ограничение реализовано с использованием сервиса Cloudflare.

Для получения более подробной информации о данной ситуации пользователи могут обратиться к официальной документации Cloudflare по кодам состояния HTTP, а именно к ссылке https://developers.cloudflare.com/support/troubleshooting/http-status-codes/cloudflare-1xxx-errors/error-1015/.

Генеративный искусственный интеллект становится все более актуальным в японской игровой индустрии. Согласно предварительным данным, опубликованным Ассоциацией поставщиков компьютерных развлечений (CESA), 85,8% опрошенных специалистов подтвердили использование инструментов генеративного ИИ в своей деятельности по разработке.

Эти цифры были представлены на Tokyo Game Show 2026 и являются превью Отчета о видеоигровой индустрии за 2026 год, полная версия которого выйдет в декабре. В опросе приняли участие около 1349 действительных ответов от специалистов, связанных с компаниями отрасли, включая такие имена, как Capcom, Sega, Level-5 и Konami.

Исследование указывает на заметную интеграцию этой технологии в рабочие процессы. Среди участников 63% сообщили об ежедневном использовании генеративного ИИ, в то время как еще 22,8% используют его эпизодически.

По сравнению с исследованием, проведенным CESA в 2025 году, которое выявило уровень внедрения в 51% среди 54 опрошенных японских компаний, наблюдается тенденция к росту, хотя исследователи предупреждают, что различия в выборках и аудиториях не позволяют проводить прямое процентное сравнение эволюции.

Основные преимущества, отмеченные специалистами, включают повышение производительности, сокращение времени, необходимого для создания игр, и снижение производственных затрат.

Превью отчета за 2026 год пока не уточняет, какие задачи являются фокусом использования этой технологии. Однако предыдущее исследование 2025 года предоставило информацию о ее применении, указав, что наиболее распространенные виды использования включали создание визуальных элементов и изображений, генерацию текстов и повествовательного контента, а также помощь в программировании.

В то время 32% участвующих компаний также упомянули использование искусственного интеллекта при разработке внутренних графических движков. Внедрение этих инструментов может помочь автоматизировать определенные функции и ускорить этапы производства, но их конечные результаты по-прежнему зависят от человеческой оценки и контроля.

Несмотря на расширение, использование генеративного ИИ вызывает опасения относительно интеллектуальной собственности и качества производимого материала. Согласно исследованию, самой часто упоминаемой мерой безопасности со стороны участников была необходимость проверки, исправления и надзора человеком за контентом, сгенерированным ИИ. Другие принятые меры предосторожности включают назначение инструментов, разрешенных корпорациями, и ограничение прямого использования контента без профессионального вмешательства.

Цутому Масуда, исполнительный директор CESA, прокомментировал, что полученные результаты свидетельствуют о широком и постоянном внедрении искусственного интеллекта в среды разработки. Он также подчеркнул важность согласования технологического прогресса с защитой прав интеллектуальной собственности и сохранением ориентированных на человека творческих процессов.

Полный отчет, запланированный на декабрь 2026 года, должен предоставить более подробную информацию о том, как японские специалисты интегрируют генеративный ИИ в производство игр.

Компания Xiaomi представила MiDashengLM-Spatial — новый компонент своей серии аудиомоделей Dasheng. Эта модель разработана таким образом, чтобы понимать не только содержание звука, но и его пространственное происхождение.

Полные веса модели и код для инференса были опубликованы компанией под лицензией Apache 2.0, что разрешает как исследовательское, так и коммерческое использование. Модель построена на основе MiDashengLM-7B, крупной модели для понимания звука, которую Xiaomi ранее сделала открытой.

Для реализации пространственного восприятия в модель добавлен пространственный аудиокодировщик под названием Spatial-Dasheng. Согласно техническому отчету, размещенному на arXiv, используется иерархический модуль семантического к пространственному обусловливанию, который отдельно фиксирует семантическую и пространственную информацию, после чего объединяет их. В результате получается единая сквозная модель, которая может анализировать речь, фоновые шумы и музыку, а также делать выводы о направлении, расстоянии и движении источника звука.

На странице в Hugging Face модель представлена примерно с 8 миллиардами параметров. Пространственные подсказки зависят от многоканального ввода; в описании модели указано, что она обучалась на бинауральном двухканальном аудио, хотя моно-ввод также поддерживается, но не несет информации о направлении.

Xiaomi утверждает, что общие аудиовозможности модели сохраняются, а команда исследователей сообщает, что производительность в базовых задачах обработки аудио остается сопоставимой с крупными аудио-языковыми моделями объемом около 8 миллиардов параметров.

Xiaomi позиционирует MiDashengLM-Spatial как первую в отрасли открытую сквозную модель для понимания пространственного аудио. Стоит отметить, что это заявление содержится в статье и квалифицировано фразой «насколько нам известно», и оно еще не было независимо проверено.

За последние два года Xiaomi сделала открытыми свои фундаментальные звуковые модели Xiaomi Dasheng и MiDashengLM-7B. Компания отмечает, что технологии из серии Dasheng уже используются более чем в 30 приложениях в ее продуктах для умного дома и автомобильных кокпитов, охватывая распознавание речи, окружающих звуков и музыки. При этом эта цифра относится к существующей серии, а не к новой модели MiDashengLM-Spatial.

Что касается самой MiDashengLM-Spatial, Xiaomi планирует постепенно внедрять ее в сценарии умного дома и автомобильных кокпитов, где знание о том, откуда исходит голос или сигнал тревоги, позволит ассистентам реагировать более точно. Компания пока не предоставила сроков или названий конкретных продуктов.

Выпуск включает демонстрационную страницу проекта, технический отчет на arXiv, код для оценки на GitHub и веса модели на Hugging Face.