引导式测验 · 中等等级

游戏中的人工智能测验

通过玩家结果、延迟、安全性、权限、可访问性、内容审查和系统更改后的恢复来评估 AI 游戏功能。

为什么游戏团队在测试 AI 功能之前，应先定义玩家或开发者的预期成果？

预览每个问题8 问题

当您参加测验时，就会出现答案和解释。

为什么游戏团队在测试 AI 功能之前，应先定义玩家或开发者的预期成果？
- 不同的任务需要不同的质量衡量标准
- 所有 AI 功能都共享同一个成功指标
- 仅凭新颖性就能证明功能有效
- 基准测试可以取代游戏玩法评估
一个令人信服的 AI 演示能说明线上游戏功能的什么？
- 延迟和安全性已经过测试
- 该功能对所有玩家都可访问
- 仅表明某一次演示看起来很有希望，而非已具备生产环境就绪状态
- 保存的游戏状态将保持正确
在发布之前，AI 生成的文本、图像、音频或代码应该经过什么处理？
- 如果模型置信度高，就自动发布
- 审查其安全性、版权、一致性和可玩性
- 假设生成内容符合游戏世界观
- 当内容是可选时，跳过审查
为什么延迟对交互式游戏功能很重要？
- 延迟只会改变文件大小
- 更长的延迟总能提高玩家的自主权
- 延迟与语音或 NPC 功能无关
- 延迟可能会破坏游戏循环和玩家交互
智能体（Agent）在游戏中被允许更改什么？
- 仅在明确权限和经过验证的范围内更改游戏状态
- 任何它可以访问的已保存进度
- 任何未经通知的玩家设置
- 游戏经济系统中的每一项物品
除了新颖性，游戏评估还需要考虑什么？
- 仅生成资产的数量
- 仅图形质量
- 平衡性、可访问性、延迟、重复性以及玩家理解度
- 仅开发者的满意度
为什么要对生成的资产和模型进行版本控制？
- 版本控制使每个资产都安全
- 模型更新可能会改变行为或已保存的游戏状态
- 更新永远不会影响游戏平衡
- 它消除了对回退机制的需求
游戏团队在处理玩家语音或图像输入时应考虑什么？
- 仅玩家的帧率
- 保证数据无法识别任何人
- 所有输入都可以永久存储
- 同意、数据保留以及适当的数据处理