NVIDIA RTX Remix 為採用先進路徑追蹤技術、全面重塑經典遊戲的模改平台，現已更新至 1.6 版，為模改玩家帶來全新工具，協助打造更出色的專案。此更新將 RTX Remix 帶上全球最大的遊戲社群 Minecraft。玩家現可透過 RTX Remix 渲染 Minecraft：Java 版 1.21.1 版本，以 DLSS 加速的路徑追蹤技術，為遊戲世界帶來全新面貌。
RTX Remix 為 Minecraft 帶來路徑追蹤支援
Beta 版本包含 Blockworks 打造的範例世界，以及 NVIDIA Lightspeed Studios 提供的高解析度物理式渲染材質資源包。玩家可透過這些範例體驗令人驚豔的路徑追蹤模組；創作者則能以此為基礎，打造自己的精彩路徑追蹤世界。如欲探索 Blockworks 的範例世界，或在 Minecraft：Java 版中建構自己的路徑追蹤環境，請參閱該文章，瞭解如何設定 NVIDIA RTX Remix；亦可下載 4K 對照截圖，查看影像差異。
此外，備受期待的影之刃零即將推出，並支援 DLSS 4.5、光線追蹤與路徑追蹤。黑幫霸主：犯罪帝國 (The Boss Gangster : Criminal Empire) 也已推出，並支援 DLSS 超解析度。
以下進一步介紹全新與更新的 RTX 遊戲：
影之刃零：S-GAME 旗下的影之刃零 (Phantom Blade Zero) 將於台灣時間 10/29 上午 10 時於 Steam 與 Epic Games Store 上推出。玩家將扮演遭誣陷弒師的劍客「魂」，在心臟遭受重創、僅剩 66 天生命的情況下，孤身闖蕩武林，一邊躲避追殺，一邊揭開席捲武林的陰謀。
在 GeForce RTX 桌上型電腦、筆記型電腦，以及 RTX Spark 裝置上，玩家可體驗極具沉浸感且逼真的光線追蹤與路徑追蹤光影效果，並透過包含光線重建與動態多畫格生成在內的完整 DLSS 4.5 技術套件，加速並強化遊戲表現。
NVIDIA 與 S-GAME Studio、S-GAME Publishing 合作，在遊戲豐富的光線追蹤效果基礎上，為影之刃零導入 PC 版專屬的路徑追蹤強化效果。路徑追蹤提供統一的光照解決方案，呈現更細緻的畫面與更多效果，進一步提升影像品質與沉浸感。
NVIDIA 亦同步分享多項 10 月的開發者更新，並涵蓋擴大支援 NVIDIA RTX Spark 的軟體：
- NVIDIA DLSS 為 RTX Spark 遊戲體驗提供強大助力：在支援的遊戲中，RTX Spark 可運用完整的 DLSS 技術套件，包括超解析度、光影重建、動態多畫格生成，以及 3D 引導式神經渲染。搭載 3D 引導式神經渲染的 DLSS 5 亦於上市首日即支援 NVIDIA RTX Spark，首款支援遊戲為《NBA 2K27》。
- 最新的 NVIDIA App Beta 版亦為畫格生成帶來速度更快的效能模式，標示為預設 C (會在影像品質上略有取捨)。
- 更新版 NVIDIA DLSS 4.5 Unreal Engine 外掛程式，為開發者提供強大工具，協助呈現更清晰的影像與更流暢的遊戲體驗。
- NVIDIA ACE 推出適用於裝置端 AI 角色的 Nemotron 3.5 Bolt E4B：此模型為 NVIDIA 第三代遊戲小型語言模型 (SLM)，專為打造更豐富、更快速的遊戲角色互動而設計，並以 Gemma 4 E4B 為基礎進行後訓練。延續 Gemma 強大的對話能力，同時強化多輪工具使用、指令遵循、依據輸入與狀態進行推理，以及執行動作等能力，並特別針對 GeForce RTX 與 RTX Spark 上的裝置端部署進行最佳化。
- NVIDIA RTX Branch of Unreal Engine 5.8 (NvRTX 5.8) 現已推出：正式版本為開發者提供更新的開發基礎，可將先進光線追蹤與神經繪圖技術導入 UE 5.8 專案。該更新以預覽版為基礎，著重於程式碼庫重構、穩定性及相容性改善。開發者可透過 GitHub 取得分支原始碼，並為遊戲與應用程式整合及自訂 NVIDIA RTX 技術。
- NVIDIA Nsight 工具自 RTX Spark 推出首日起即提供支援：該工具可支援原生 Arm64、模擬 x64 與 Arm64EC 應用程式的繪圖開發工作流程。
- 即將推出的 MotionBricks 人體角色動作更新現已提供預覽：MotionBricks 是用於即時生成角色動作的開源研究。開發者無須手動製作每個轉場並將其串接至日益複雜的動畫圖表，而是能透過目標姿勢引導角色動作。更新內容包括：
- 全新的 SOMA 人體動作模型，以及既有的 G1 機器人模型。
- 可供下載的檢查點、ONNX 匯出檔與匯出工具，協助開發者建立自己的整合項目。
- 使用 Newton 打造的互動式參考實作，展示由姿勢引導的人體與機器人動作。
