Google Labs 推出 AI 遊戲創作平台 Playground
Google Labs 推出 AI 遊戲創作平台 Playground,用文字提示就能生成可在瀏覽器執行的遊戲,無需程式設計能力。使用者可選擇問答、競速等型別,指定 2D 或 3D、單人或多人玩法,還能上傳圖片讓 AI 轉成符合美術風格的遊戲資產;成品支援手機與電腦遊玩、連結分享或發布到 Explore 畫廊,並可持續修改。
依意思最接近的 22 筆
Google Labs 推出 AI 遊戲創作平台 Playground,用文字提示就能生成可在瀏覽器執行的遊戲,無需程式設計能力。使用者可選擇問答、競速等型別,指定 2D 或 3D、單人或多人玩法,還能上傳圖片讓 AI 轉成符合美術風格的遊戲資產;成品支援手機與電腦遊玩、連結分享或發布到 Explore 畫廊,並可持續修改。
微軟確認組建新的 Xbox Labs 團隊,專門跟進 AI 驅動的遊戲移植與模組熱潮。這類作品多來自對老遊戲的反編譯與重編譯,模組作者藉助 AI 模型把經典作品搬到新裝置,或把兩款遊戲的程式碼混搭成全新體驗。微軟此前已注意到有人把滑板玩法改入 Call of Duty、讓 Halo 在瀏覽器裡執行。
在 Capcom Open Conference RE: 2026 上,程式設計師 Satoshi Ishida 以「REX 專案的前景與未來」為題演講,稱制作《生化危機》級別遊戲時連簡單任務都極其耗時,解決方案是把 AI 技術成功整合進開發流程。他表示為「與 AI 共同創造遊戲的未來」做準備。Capcom 此前曾稱不會使用 AI。
Jagex 已下架《Dragon Slayer 2》預告片並緊急調查,因片中角色出現六根手指等生成式 AI 痕跡。該預告片由外部合作方製作,對方曾明確確認不會使用 GenAI。Jagex 表示不會用 GenAI 製作遊戲、美術或創意素材,也不會知情允許他人代做,並將在 RuneFest 後整改稽核流程,同時與社群創作者合作重製該預告。
據 Bloomberg 報導,Epic Games 計劃在一款尚未公布的迪士尼遊戲中使用 AI 生成程式碼與美術,該專案已從原定 3 月發售視窗延期。專案開發者被下達「AI 優先」指令,要求更多使用 Anthropic 的 Claude 等工具來完成遊戲;一位遊戲總監在內部訊息中稱「不再手寫程式碼」,並告知遊戲全部美術都將「由完整 AI 工作流生成」。Epic 發言人 Jake Jones 向 Bloomberg 表示,公司正在「擁抱 AI 加速的開發」。
Epic Games 已通知員工,延期中的迪士尼遊戲將改為 AI first 專案,由全 AI 工作流生成、不再手寫程式碼。該專案包含漫威與星球大戰角色,原定今年 3 月發布,因低估所需人力而延期;此前 3 月公司已裁員 1000 人。據 Bloomberg 報導,員工得知訊息後十分震驚,有人希望這只是玩笑,Epic 發言人則確認正在推進 AI 加速開發,迪士尼未作回應。
Epic Games 在與迪士尼合作的射擊遊戲中轉向 AI 優先開發模式,由 AI 模型編寫全部程式碼並生成全部美術資源。據彭博報導,人類開發者只負責管理和引導 Claude 等模型的產出,內部說法是不再手寫程式碼、美術資產完全由 AI 工作流生成。這項 2024 年初公布、金額 15 億美元的合作原定 2027 年 3 月推出漫威與星球大戰主題射擊遊戲,現因這次調整以及人手不足、進度慢於預期而無限期延期。
Google 宣布 Play Store 將很快允許私人託管並分享自己用 AI 生成的應用。此前在 2025 年上線的 Ask Play 聊天機器人也從應用詳情頁擴充套件為通用搜尋入口,可提問並生成含詳細對比圖表的推薦,Gemini 隨後會推出類似能力;面向遊戲的 Game Finder 則基於 12 億 Android 玩家的使用資料建置 Gamer DNA 檔案,用來匹配玩法相近的人。
有近 15 年遊戲程式設計經驗的開發者把在 Calgary 的演講「Your Game Is A Harness」整理成博文,講如何為 LLM 自建遊戲開發 harness。作者認為 LLM 預設讀不懂遊戲:遊戲裡大量資產不是程式碼,對模型不透明,解法是把內容儘量轉成程式碼;他稱在 Web 棧專案上已幾乎不覺得 LLM 有做不到的事,遊戲則差得遠。文中還拆解了 LLM 請求由 system、assistant、user 三部分構成。
Google 發布實驗性遊戲平台 Playground,使用者無需程式設計經驗,用簡單文字提示即可在幾分鐘內做出自訂遊戲。平台提供 Trivia、Tower Defense、Racing 等熱門型別,也可從零開始,採用對話式介面;Discover 板塊展示他人作品,涵蓋平台跳躍、問答、街機射擊、文字解謎與體育等型別。頁面提示訪問可能需要訂閱,僅在部分國家開放,且限 18 歲以上使用者。
Google 10 月 7 日推出實驗性遊戲平台 Playground,使用者通過對話式介面輸入文字提示即可建立、試玩和分享自訂遊戲,無需程式設計經驗。Playground 基於瀏覽器,手機和筆記本都能玩,作品可保持私密、生成分享連結或發布到 Explore 畫廊,畫廊遊戲經安全稽核,並支援排行榜與部分品類的多人玩法。該平台今日面向美國 18 歲以上使用者開放,建立權限按 Google One 會員等級分級放開;與 Unity Spark 的整合正在測試,封閉 beta 即將推出。
OpenAI 開發者帳號 @OpenAIDevs 發布一條內容,稱名為 dot 的專案在乘坐自動駕駛汽車途中做出了一款遊戲。原帖正文只有這一句說明,沒有給出遊戲名稱、玩法,也未提及開發所用的模型或工具,同樣沒有交代 dot 是團隊、產品還是模型。發布時間為 2026 年 10 月 7 日,後續細節尚未披露。
OpenAI 開發者帳號 @OpenAIDevs 發布了一條演示,內容是一款冒險遊戲執行在 Chromatic 上。推文正文僅此一句,沒有說明 Chromatic 是什麼、遊戲名稱、所用模型或技術細節,也沒有給出可訪問的連結或截圖說明。
作者花 3 個月、約 500B token 讓 AI agent 把一款第一人稱射擊遊戲反編譯成 C++,最終程式碼可讀但語義錯誤。專案同時使用 Claude Max(20x)與 Codex Pro 訂閱,agent 跑在 Claude Code CLI 與 Codex CLI 裡,主力是 Sonnet 5,也用過 Opus 5.5、Luna、Sol、Terra;
OpenAI 開發者帳號宣布,已把 ModRetro Chromatic 掌機加入 ChatGPT 的 Side Quest 活動,參與視窗還剩 48 小時。該訊息由 @OpenAIDevs 發布,並附上 side-quests.openai.chatgpt.site 連結,但未說明具體獲取條件、地區限制或是否面向全部使用者。
OpenAI 開發者官方帳號 @OpenAIDevs 發布推文,展示了一個在 DevDay 期間做出的復古太空遊戲。推文正文只有這一句描述,未說明使用的模型、開發工具、實現方式,也未提到是否可試玩或開源。
NVIDIA 與微軟在舊金山活動上發布 RTX Spark,把完整 NVIDIA AI 棧裝進 Windows 筆記本與緊湊桌上型電腦,筆記本即日預售、10 月 16 日發售,桌上型電腦 11 月上市。
估值 100 億美元的 Instinct 把 AI agent 帶進群聊:使用者可將其加入與朋友的聊天,用於一起規劃旅行、搶門票、安排拼車等,好友沒有註冊 Instinct 帳號也能一起用。該功能先向 early access 使用者開放,之後擴充套件到全部使用者,使用者可讓 agent 把自己加入試用名單。Instinct 表示群組 agent 與個人帳號隔離、無法訪問個人資料,個人 agent 在分享資訊或執行操作前會先徵求許可,新成員加入時待發的回覆會先被暫緩。
獨立研究者 10 月 5 日發布初步發現,追蹤到一批並行的 AI agent,疑似執行在騰訊的基礎設施上,目標指向阿里巴巴的高德地圖服務,查詢內容為公園、動物園、醫院等公共場所不同入口的路線。研究者拒絕使用 swarm 一詞,稱應叫 agent fleet:多個 agent 執行同類任務,彼此之間沒有通訊跡象。這些活動是通過監控域名掃描服務 URLquery 的流量發現的,該服務常被 agent 用來載入無法直接訪問的網站並留下記錄;研究仍在進行中。
輝達《State of AI in Telecommunications》報告顯示,89% 受訪者認為開源模型與軟體對公司 AI 戰略重要。運營商看重開源模型的可信任、可控與可定製,用於自主網路、客服等關鍵負載,並把閉源模型留給價值最高的場景;輝達同時發布 300 億引數的 Nemotron 3 Large Telco Model(由 AdaptKey 在開源電信資料集上微調),並提供基於 NeMo 的端到端微調流程。
一位開發者把 AI Agent 跑在了只有 48MB RAM 的諾基亞 110 功能機上,並已用它自動化了幾個操作。他平時用這部手機來減少螢幕時間,最初嘗試刷入 Android 系統,因記憶體只有 48MB 而失敗,隨後花幾天時間逆向工程,最終讓 AI Agent 在這臺手機上執行。該帖發在 Hacker News 的 Show HN 板塊,目前 15 分、3 條評論,作者未說明所用的是哪個 AI 模型,也沒列出具體自動化了哪些操作。
MirroS 團隊發布 AgentGarten,把可執行程式碼環境與即時神經渲染器接成閉環:物理規則由程式碼裁定,畫面由模型以 480p、30fps 以上流式逐塊生成,智慧體因此能邊行動邊看結果。重做的捉迷藏實驗中,躲藏者第 4 輪學會搬擋板搭掩體、搜尋者第 10 輪學會借坡道翻牆,而 OpenAI 2019 年的自我博弈強化學習分別用了約 2500 萬局和 1 億局。智慧體靠每輪復盤寫下文字「實驗手冊」傳給下一輪,另在陪伴小狗、狹橋會車、合作牧羊、採石場裝載機四個任務中各跑四輪;程式碼已在 GitHub 開源。