【SeaMo小队-开发者日志#2】天塌了正在补......!

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大家好这里是【SeaMo】小队，照例介绍👇

美术：尖叫花生酥 @花生酥、老鼠药 @11、生姜葱花鱼（俺）

程序：不言之子 @不言之子

策划：hmmua @hmmua

本期进展：

【出大问题！】

因未详细阅读比赛规则，我们设计的核心玩法用到了在线LLM。当我们发现本次游戏“不能提供联网服务”时，感觉有点天塌了——我们期望的词语合成，是如“水+火=蒸汽”“电+名人=爱迪生”“大雨+弱化=雨滴”等符合人类逻辑、但机器理解起来比较困难的合成，所以在线LLM十分契合......下次一定详细看规则(╥﹏╥)

我们尝试了一些现有的本地语言模型，发现太小的无法理解合成，太大的又会影响体验——如果游戏包体3G其中2.5G都是语言模型的话......我们的策划紧急想了一些新玩法，但都觉得不如第一个好玩。我们都很喜欢原来的玩法+故事构想，真的没法做了吗？

【解决方案】

基于游戏中需要回答的提问是有限的，我们决定一边尝试训练本地模型，一边研究新玩法。

感谢查特老师的大力支持，前者先成功一步！我们先在godot中复刻了demo的路径原型，然后根据“语义模型＋人工规则＋候选筛选”的混合方案，逐步优化合成逻辑判定（👉语义模型是将词语转换成表示含义的数字向量，通过训练学习两个输入词与合成结果之间的关联，对候选结果评分。人工规则是优先保证常识配方和特殊逻辑，例如“水＋火＝蒸汽”“品尝＋花茶＝茶香”，让结果更符合玩家直觉，需要多多测试。候选筛选则是排除原词、重复含义及关联过弱的结果——没有明确配方时，尽量提供两个与输入相关的联想词）。

目前，策划设计的初版路线基本能跑通了！合成也不像涂鸦上帝那样词汇限制非常死，还是很有涌现的感觉！虽然仍有很多问题，但能继续这个方案也让大家松一口气，可以继续按照计划推进了。

问题与风险：

【词语合成训练】目前很多词之间的合成结果仍非常微妙，我们的程序正在努力训练模型中，来自程序的记录：目前尝试两个方向：生成式小模型训练接了api辅助训练和配合本地离线大模型做教师蒸馏训练，效果还可以但上限可能不高；检索式模型目前进行了事实补充和数据清洗上，10w体量的数据处理起来比较困难，不过当前数据清洗基本完成，还在做联想模式的处理，这个方式上限有了但可能不够稳定，可能需要加不少补丁。

——整体工作量大但确实还是挺好玩的（训练AI的涌现过程原来是这样实现的！）。

【时间，时间！】因联网这一问题，目前故事、通关设计还是美术素材都比预想要落后，需要赶一赶。