GDC：Ghost of Yotei 如何在游戏前期教出派系行为
GDC 在 #GDCRewind 视频中拆解了 Ghost of Yotei 团队如何在游戏开场阶段教出派系行为，完整场次收录于 GDC Vault。该演讲题为 Meaningful Reasons to Wander: Creating Open World Engagement in 'Ghost of Yōtei'，聚焦开放世界探索的驱动力设计。
#教程/实践
GDCAI 评分2525 Unreal Engine精选AI 评分3838 Unreal Engine 分享 UE 与 UEFN 接入 MCP 的教程与 PCG 工作流
Unreal Engine 给出在 UE 与 UEFN 中接入 MCP 的教程视频，并附上 PCG 与 MCP 的工作流示例。两条 YouTube 视频分别演示 UE 和 UEFN 的 MCP 连接方式，另有一个 Fab 链接指向 UE City Sample，用于探索 PCG 与 MCP 的结合用法。
推荐理由：两条视频分别演示在 UE 与 UEFN 中接入 MCP 的步骤，City Sample 另给出 PCG 与 MCP 结合的工作流可供参考。
80 LevelAI 评分3232 Digital Puppets 分享 Character Creator 5 与 Headshot 3 的风格化角色制作流程
Digital Puppets 联合创始人 Antony Evans 演示了如何用 AI 插件 Headshot 3 配合 Reallusion 的 Character Creator 5 与 iClone 8，把 AI 生成的概念图做成绑定完成、可直接动画的风格化 3D 角色。
Inworld AIAI 评分2727 Inworld 解读 TTS-2 语音引导与评测
Inworld AI 研究负责人 Aleksey Tikhonov 撰文解释 TTS-2 的语音引导机制：用指令告诉语音模型该怎么念出台词。文章重点是如何衡量这些指令是否真正生效——自动化音频评判在其测试中表现不足，团队转而测量语音本身的变化。他还谈到指令措辞为何重要、同一方向在不同音色上结果为何不同，这些度量用于追踪模型版本之间的变化，并有其局限。
Unity精选AI 评分3737 Unity 演示智能体用 Unity CLI 把概念图变成可运行的 UI Toolkit 菜单
Unity 展示了一个智能体流程，把概念图和一段简短说明交给智能体，即可通过 Unity CLI 构建出可运行的 UI Toolkit 主菜单。智能体还会自己运行 Play 模式 UI 测试并截取 Game view 截图，据此检查改动并持续迭代，由用户负责引导。原文附有完整教程视频的链接。
推荐理由：演示了从概念图到可运行 UI Toolkit 菜单的智能体流程，智能体自行运行 Play 模式测试并截图核对迭代。
Unity精选AI 评分6767 Unity 演示用 CLI 和 AI 智能体从概念图原型化 UI Toolkit 主菜单
Unity 发布教程视频，演示如何通过 Unity CLI 让 AI 智能体从概念图和简短需求出发，在 Unity 编辑器内直接搭建出一个可用的主菜单界面。
推荐理由：原文完整演示了从概念图到可运行主菜单的智能体协作流程，命令行测试与截图反馈的做法可迁移到自己的项目。
GDC精选AI 评分3939 GDC 回放：《天国：拯救2》如何在不同 LOD 下处理犯罪感知
GDC 发布回放短片，讨论《天国：拯救2》团队如何在远 LOD 与中 LOD 下处理犯罪感知。相关内容出自 session《Supporting Thousands of NPCs in 'Kingdom Come: Deliverance' & 'Kingdom Come: Deliverance II'》，完整场次在 GDC Vault 观看：https://gdcvault.com/
Unity BlogAI 评分2929 RUST LTD 如何为《Hot Dogs, Horseshoes & Hand Grenades 2》打造深度枪械模拟
RUST LTD 没有移植前作，而是在全新的 Unity 项目里从零重写 H3VR2，并先花近六个月专注架构与工具。团队规模超过 20 人，枪械内部组件由自研系统模拟，弹道基于 ECS for Unity 与 Burst 构建；项目从 H3VR 升到 Unity 6.3，看重 SRP Batcher、着色器编译改进与瓦片后处理。
AI and Games精选AI 评分6262 拆解《命令与征服》与《红色警戒》源码中的 AI 设计
AI and Games 基于 EA 随《命令与征服 重制版》公开、并可在 GitHub 获取的源码，梳理了《命令与征服》与《红色警戒》的 AI 实现。
推荐理由：借由 EA 公开的重制版源码，文章拆解了两款早期 RTS 的单位任务、指挥官状态与寻路实现。