Presentamos NitroGen, un modelo de base de código abierto entrenado para jugar a 1000+ juegos: RPG, plataformas, battle royale, carreras, 2D, 3D, ¡lo que sea! Estamos en una búsqueda de agentes corporados de propósito general que dominen no solo la física del mundo real, sino también toda la física posible a través de un multiverso de simulaciones. Descubrimos que nuestra arquitectura GR00T N1.5, originalmente diseñada para robótica, puede adaptarse fácilmente para jugar a muchos juegos con mecánicas muy diferentes. Nuestra receta es sencilla y amarga y llena de leccións: (1) un conjunto de datos de 40.000 horas y alta calidad de juego público en la naturaleza; (2) un modelo de base altamente capaz para el control motor continuo; (3) una API de gimnasio que envuelve cualquier binario de juego para ejecutar despliegues. Nuestra curación de datos es muy divertida: resulta que a los jugadores les encanta presumir de sus habilidades superponiendo controles en tiempo real con gamepad en una transmisión de vídeo. Así que entrenamos un modelo de segmentación para detectar y extraer esas pantallas de gamepad y convertirlas en acciones expertas. Luego enmascaramos esa región para evitar que el modelo explote un atajo. Durante el entrenamiento, una variante de GR00T N1.5 aprende a mapear desde 40.000 horas de píxeles hasta acciones mediante transformadores de difusión. El nitrógeno es solo el principio, y queda mucho camino por subir en cuesta con esta capacidad. Nos centramos intencionadamente solo en el lado del Sistema 1: el "instinto gamer" de control motor rápido. Abrimos *todo* para que experimentes: pesos de modelos preentrenados, todo el conjunto de datos de acciones, código y un whitepaper con detalles sólidos. Hoy en día, la robótica es un superconjunto de problemas difíciles de IA. Mañana, podría convertirse en un subconjunto, un punto en el espacio latente mucho más amplio de la AGI incorporada. Luego solo tienes que pedir y "pedir" un mando robot. Eso podría ser el objetivo final (juego de palabras intencionado). NitroGen está codirigido por nuestras mentes brillantes: Loic Magne, Anas Awadalla, Guanzhi Wang. Es una colaboración multiinstitucional. ¡Consulta el hilo de análisis técnico y los enlaces de repositorios de Guanzhi a continuación!