超过 1000 个游戏可供玩。 NVIDIA 与斯坦福大学和其他大学合作开发了开源 NitroGen 模型。

IT之家 12 月 21 日报道，来自 NVIDIA、斯坦福大学、加州理工学院等机构的多元化研究团队开发了一种名为 NitroGen 的模型。 Nvidia 人工智能主管、著名科学家 Jim Huang 周五在 LinkedIn 上发帖称 NitroGen 是“一个经过训练可以玩 1000 多种游戏的开源基础模型”。但这个模型的重要性远不止于此。它的影响从游戏领域延伸到现实世界，有可能为模拟技术和机器人技术带来巨大的价值。 IT之家了解到，该研究结果可以被视为创建“移动版 GPT”的尝试。因此，这是大规模语言建模（LLM）领域的重大进展，将这种成熟的大规模训练技术扩展到语言和计算机视觉领域之外。此外，该研究论文的前言指出：“创建能够在未知环境中运行一直被认为是人工智能研究的圣杯。”有趣的是，NitroGen的底层架构是GROOT N1.5，最初是为机器人设计的。游戏领域的应用也有望为机器人技术提供动力，为在复杂、多变和不可预测的环境中运行的机器人提供巨大的好处。研究人员对NitroGen进行了改造，以处理各种游戏机制和物理引擎完全不同的游戏，这是视频游戏的优势。研究团队使用了超过40,000小时的来自游戏主机的公开演示视频。这些视频覆盖了玩家控制器实时操作的图像，是一个特别重要的帮助。在训练模型之前，Jim Fan 很兴奋地发现，在测试过程中，NitroGen 包含了“该类别中的几乎所有游戏，无论是 RPG、平台跳跃、大逃杀、赛车还是任何其他类型的游戏，无论是 2D 还是 3D”。虽然结果令人鼓舞，但 VIDIA 科学家也承认，这只是一个开始，还有很长的路要走。NitroGen 的第一个版本的开发明确侧重于高速运动控制，也就是健身房爱好者所说的“玩家直觉”。根据研究结果，新的大规模语言模型还具有“强大的跨领域能力”。在程序生成的游戏世界和我们以前从未接触过的新游戏中，我们看到任务成功率比之前提高了 52%。 NitroGen 迄今为止的所有研究均已开源，研究团队鼓励任何对游戏、机器人和大规模语言模型感兴趣的人参与调试和优化。预训练的模型权重、完整的动作数据集和相关代码都是公开的，允许开发者发挥想象力自行探索和完善。
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