التخطي إلى المحتوى

قامت مجموعة متنوعة من الباحثين من Nvidia وStanford وCaltech ومؤسسات أخرى بتقديم NitroGen. في منشور على LinkedIn يوم الجمعة، أشاد جيم فان، مدير الذكاء الاصطناعي والعالم المتميز في Nvidia، بـ NitroGen باعتباره “نموذجًا أساسيًا مفتوح المصدر تم تدريبه على لعب أكثر من 1000 لعبة”. ومع ذلك، فإن الآثار المترتبة على ذلك أوسع بكثير، حيث تمتد من عوالم الألعاب إلى العالم الحقيقي، مع فوائد كبيرة لعمليات المحاكاة والروبوتات.

يمكنك القول أن هذا البحث يقدم محاولة لاستخلاص “GPT للإجراءات”. وبالتالي، فهو نوع من اختراق LLM، حيث يتم تطبيق تقنية التدريب واسعة النطاق التي أثبتت جدواها خارج مجالات اللغة ورؤية الكمبيوتر. علاوة على ذلك، فإن البناء الرائد “للعوامل المتجسدة القادرة بشكل عام والتي يمكنها العمل في بيئات غير معروفة، يعتبر منذ فترة طويلة بمثابة الكأس المقدسة لأبحاث الذكاء الاصطناعي”، كما تؤكد مقدمة الورقة البحثية.

ومن المثير للاهتمام أن أساس NitroGen هو بنية GROOT N1.5، المصممة أصلاً للروبوتات. ويُظهر تطبيقه داخل عالم الألعاب إمكانية العودة وتحقيق فوائد عظيمة للروبوتات التي تعمل في بيئات متنوعة أو غير متوقعة أيضًا.

(رصيد الصورة: صفحة أبحاث NitroGen)

تم تكييف NitroGen لممارسة ألعاب مليئة بآليات وفيزياء مختلفة تمامًا – هذه هي طبيعة ألعاب الفيديو وممتعتها. استخدم الباحثون أكثر من 40.000 ساعة من مقاطع فيديو اللعب العامة التي تمت مشاركتها بواسطة القائمين على البث. كانت مقاطع الفيديو التي قام فيها اللاعبون بتغطية تفاعلات لوحة الألعاب في الوقت الفعلي أثناء البث مفيدة بشكل خاص.

Fonte

التعليقات

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *