Ngày 16 tháng 9, Đại học Quốc gia Singapore và Đại học Công nghệ Nanyang đã công bố bài báo do hai trường cùng thực hiện (AI for Games).
Liên kết nguyên văn PDF 120 trang: arxiv.org/pdf/2609.16679
Bài viết này đúng là đầy đủ “đồ nghề” cho các nhà phát triển game độc lập; tôi đã nhờ Claude tổng hợp lại toàn bộ các mô hình AI lớn, công cụ và nền tảng sản phẩm được nhắc đến trong đó để phục vụ việc phát triển và vận hành game.
1. Cổng vào cho các mô hình tổng quát
GPT-6 Astra (OpenAI): ví dụ ở phần mở đầu bài báo. Cùng một mô hình vừa được thử nghiệm trong ARC-AGI-3 để khám phá khả năng trong các trò chơi xa lạ, đồng thời công ty Playco còn tích hợp nó vào công cụ engine Playbot để làm mẫu nguyên mẫu có thể chơi được, cho thấy cùng một mô hình có thể đảm nhiệm nhiều vai trò khác nhau.
II. Từ ý tưởng đến game có thể chơi (gần nhất với prompt-to-game)
DreamGarden: mở rộng ý tưởng sáng tạo cấp cao từ một câu thành kế hoạch phân tầng để nhà thiết kế xem và chỉnh sửa, sau đó các module chuyên trách sẽ tạo chất liệu và mã nguồn.
OpenGame (HKU): khung mã nguồn mở để tạo game 2D trên trình duyệt từ mô tả bằng văn bản.
Play2Code: một tác nhân mã hóa kèm theo bộ trình chạy thử trong trình duyệt; trình chạy thử sẽ điều khiển và vận hành game đang chạy, phản hồi kết quả quan sát để dẫn dắt vòng chỉnh sửa tiếp theo.
GameCraft-Bench: để tác nhân mã hóa xây dựng một dự án Godot hoàn chỉnh, và xác minh bằng việc chạy thực tế—đây là bộ chuẩn đánh giá (benchmark).
Pixie: tạo cơ chế玩法 ở mức mã cho nhà thiết kế game.
ScriptDoctor：用大模型加 cây搜索自动生成 PuzzleScript 解谜游戏。
RPGAgent: hệ thống đa tác nhân biến câu chuyện thành RPG có thể chơi.
III. Level, tài sản (assets) và thế giới 3D
MarioGPT: dùng văn bản để tạo level Mario.
Word2Minecraft / DreamCraft: dùng văn bản để tạo level 3D trong Minecraft và các môi trường có thể sử dụng.
UnrealLLM: mô hình lớn điều khiển quá trình tạo sinh theo kiểu lập trình, tạo các bối cảnh 3D có thể kiểm soát và tương tác trong Unreal Engine.
CubePart：bộ tạo mô hình 3D có vốn từ vựng mở, có thể điều khiển theo từng bộ phận.
Valerant: nhờ khai thác world model để khám phá, tự động tạo bản đồ game có thể điều hướng.
IV. Tường thuật và hội thoại (giai đoạn thiết kế)
NarrativeGenie: tạo các nút cốt truyện và diễn tiến tường thuật động trong ràng buộc do tác giả đặt ra.
SceneCraft: tự động tạo các bối cảnh tường thuật tương tác.
Ghostwriter (Ubisoft): hỗ trợ biên kịch viết hàng loạt lời thoại cho NPC.
AutoBG: trợ lý thiết kế board game, hỗ trợ lên ý tưởng, tạo lặp đi lặp lại sách luật và phản hồi cá nhân hóa.
V. Tạo sinh khi đang chạy (phát huy tác dụng theo thời gian thực sau khi game ra mắt)
NVIDIA ACE：KRAFTON 用它打造 PUBG Ally，一支能和玩家一起玩的 AI 队友；配套的 Audio2Face-3D 虚幻插件可以根据语音驱动角色面部动画。
Ubisoft Teammates: nguyên mẫu thử nghiệm “đồng đội” AI của Ubisoft.
Roblox Cube：khi người chơi tham gia, tạo vật thể theo định dạng cài sẵn, do engine thực thi.
IF:CARGO: người chơi mô tả luật bằng ngôn ngữ tự nhiên, mô hình chuyển thành các lệnh có ràng buộc; sau khi engine kiểm tra thì thực thi.
PANGeA: nội dung tường thuật được tạo sẽ được lồng vào tiến trình của game.
VI. World model ("dùng AI trực tiếp như engine của game")
GameNGen (Google): dùng mô hình khuếch tán để tạo thời gian thực một DOOM có thể chơi được.
Genie 2 / Genie 3 (DeepMind): từ prompt sinh ra thế giới có thể khám phá; bài viết nhắc rằng hai mô hình này là thông cáo kỹ thuật, không phải bài báo phản biện ngang hàng.
Hunyuan-GameCraft-2 (Tencent): mô hình thế giới trò chơi có thể điều khiển theo chỉ lệnh.
Matrix-Game 2.0 / 3.0: world model tương tác thời gian thực dạng streaming mã nguồn mở; 3.0 bổ sung trí nhớ dài hạn.
WHAM (Microsoft, công bố trên Nature): tạo tiếp diễn cảnh hình ảnh trong game và thao tác tay cầm, dùng để hỗ trợ con người hình thành ý tưởng玩法.
StatePlay：đồng thời dự đoán hình ảnh và các giá trị nội bộ như lượng máu, bộ đếm thời gian… giúp cải thiện tính nhất quán cơ chế trò chơi.
minWM: khung mã nguồn mở toàn diện cho world model tương tác video thời gian thực.
VII. Kiểm thử và đảm bảo chất lượng (QA)
EA SEED AutoPlayer: đã được triển khai thực tế trong (Dead Space), dùng để thử nghiệm điều hướng trong môi trường không trọng lực.
iv4XR: framework kiểm thử tự động được dùng trong (Space Engineers).
GlitchBench / VideoGameQA-Bench: đánh giá liệu mô hình lớn có nhận ra bug trong game từ ảnh chụp màn hình hay không.
MeepleLM: một “nhân viên kiểm thử” game bàn cờ ảo được huấn luyện bằng 1.727 sách luật và 150.000 bình luận, mô phỏng trải nghiệm và đánh giá của các nhóm người chơi khác nhau.
VIII. tác nhân trí tuệ chung cho game (có thể dùng làm “người chơi cùng” hoặc nền tảng cho tự động kiểm thử)
SIMA 2 (DeepMind): có thể hành động theo chỉ lệnh trong nhiều game 3D.
NitroGen: mô hình nền tảng mã nguồn mở cho tác nhân trí tuệ chung trong game, được đề cử danh dự “paper best” tại CVPR 2026.
Cradle：chỉ cần ảnh chụp màn hình và bàn phím/chuột để vận hành game và đủ loại phần mềm.
Orak: dùng giao diện MCP dạng cấu trúc, hỗ trợ cắm là chạy để đánh giá trong 12 tựa game.
Điểm đáng để tập trung nhất vào hướng prompt-to-game: DreamGarden (phân tích ý tưởng và thiết kế có thể kiểm soát), Play2Code và GameCraft-Bench (sau khi tạo sẽ tự chơi thử để xác minh và sửa lỗi), OpenGame (mã nguồn mở có thể nghiên cứu trực tiếp), IF:CARGO và Roblox Cube (người chơi có thể thay đổi luật theo thời gian thực, cùng cách thực thi an toàn để tạo vật thể).