Walker AI（成都势人工智能科技有限公司旗下品牌，xingzhe.ai）是使用 Amazon SageMaker 开发的，这是一项完全托管的机器学习服务亚马逊云服务（AWS）游戏内容过滤服务不良内容识别率超过96%，远高于同类产品水平。
上线短短三个月，就受到了数十家游戏客户的青睐，服务于《三国传奇》、《多多》等游戏。
自走棋和许多其他游戏。
借助AWS云服务，Walker AI上线时间比计划缩短6个月，运营效率提升76%，运营成本节省45%。
此外，沃克AI还利用AWS云服务开发了AI战斗机器人、AI情绪控制、AI自动测试、游戏数据平台等产品，将为游戏企业提供更有价值的服务，帮助游戏企业改善运营、提高效率。
在游戏运营中，内容审核关乎成败。
低俗、色情、辱骂等内容会引起用户反感，扰乱正常的交流环境；违反规定的敏感内容将导致平台整改和关闭；恶意商业促销和垃圾广告会导致用户流失和收入损失。
人工审核耗费大量人力、时间和精力，且难以实现实时、完整的审核。
但目前市场上通用审计工具的准确性并不理想，且模型无法更新，或者更新周期较长。
为此，Walker AI推出了具有强大机器学习能力的游戏内容过滤服务。
在考虑IT基础设施建设时，团队意识到，作为一家初创公司，Walker AI只有20多人。
需要尽可能减少运维投入，将更多精力投入到算法上；内容过滤服务的开发和运营需要大量的GPU和CPU计算资源，且需求峰值是短期且不连续的；数据是人工智能的核心要素，数据容灾不可或缺。
因此，Walker AI决定选择AWS迁移到云端，并采用云原生架构进行开发。
通过使用Amazon SageMaker机器学习服务，行者AI团队可以一键构建、训练和部署机器学习模型，无需自行操作和管理底层计算资源和机器学习框架，极大地提高了开发效率效率。
在开发内容过滤服务的过程中，进行了大量的机器学习和深度学习训练。
使用Amazon SageMaker，开发团队一旦有了新的想法，就可以快速验证算法并根据结果进行优化和修正，让每一次模型训练都能受益于SageMaker带来的效率提升。
Walker AI首席技术官姜天宇表示，在他们的研究中，“Amazon SageMaker是所有云厂商中唯一实现一站式机器学习服务的解决方案。
从模型构建、训练、测试到最终发布，SageMaker提供了全面的解决方案。
”该方案使用起来非常简单，基本可以一键完成，为开发者节省了大量的时间，SageMaker对市面上大多数深度学习框架都有很好的支持，比如Tensorflow、PyTorch等，AWS的技术支持也非常好。
在模型发布过程中，帮助行者AI及时解决了诸多疑难问题，为内容过滤服务提前半年上线提供了有力保障。
”通过使用 Amazon EC2 Spot（出价）。
）例如，它还解决了Walker AI对计算资源的弹性需求问题。
与按需实例相比，成本降低高达 90%。
通过使用完全托管的 Amazon Elasticsearch Service，Walker AI 可以搜索、分析和可视化 PB 级日志数据，而无需担心数据存储、灾难恢复、扩展和其他运营问题。
AI战斗机器人将深度强化学习技术应用到游戏中。
通过学习玩家战斗数据并在模拟环境中进行大量对抗训练，机器人可以在任何状态下找到最优决策，达到专家玩家的操作水平。
同时，通过调整参数，可以生成各种难度级别的机器人。
由于采用真实玩家数据训练，AI战斗机器人将模仿人类玩家的真实操作，提高玩家在游戏中的体验。
行者AICOO陈宏宇指出，目前《多多自走棋》AI战斗机器人日均通话次数达到100万次，单次通话时间约30分钟。
“多年来，游戏行业通常将业务重点放在发行上，人力投入主要集中在运维以及与游戏收入明显相关的工作上。
相对而言，AI的渗透率并不高”。
据AWS相关负责人介绍。
“沃克AI依托自研算法，推出了内容过滤、游戏AI和数据平台解决方案，为游戏公司赋能AI，具有显着的商业价值。
相信未来游戏行业将会出现更加多元化的机器学习应用场景。
未来。