NitroGenをご紹介します。これはオープンソースの基盤モデルで、RPG、プラットフォーマー、バトルロイヤル、レース、2D、3Dなど、1000+のゲームをプレイできるように訓練されています!私たちは、現実世界の物理学だけでなく、マルチバースのシミュレーション全体にまたがるあらゆる物理を極める汎用具身エージェントの探求に出ています。 元々ロボット向けに設計されたGR00T N1.5アーキテクチャは、まったく異なるメカニクスを持つ多くのゲームに容易に適応できることを発見しました。私たちのレシピはシンプルで苦い教訓をもらったものです:(1) 4万+時間の高品質な公開された野外ゲームプレイのデータセット;(2) 連続運動制御のための高度な基礎モデル;(3) 任意のゲームバイナリをラップしてロールアウトを実行するGym APIです。 私たちのデータキュレーションは非常に楽しいです。ゲーマーはリアルタイムのゲームパッド操作をビデオストリームに重ねて自分のスキルを披露するのが大好きです。そこで、私たちはセグメンテーションモデルを訓練し、それらのゲームパッドディスプレイを検出・抽出し、それを専門家のアクションに変換します。その後、モデルがショートカットを悪用しないようにその領域をマスキングします。訓練中、GR00T N1.5のバリアントは4万時間のピクセルから拡散トランスを介して動作にマッピングすることを学習します。 窒素は始まりに過ぎず、その能力をさらに大きく伸ばす道のりは長いです。私たちは意図的にシステム1の側面、すなわち高速な運動操作の「ゲーマー本能」に注目しています。私たちは、事前学習済みのモデル重み、アクションデータセット全体、コード、そしてしっかりした詳細を含むホワイトペーパーなど、あらゆるものをオープンソース化しています。 今日、ロボティクスは難しいAI問題の集合体です。 明日には、それは身体化されたAGIのはるかに大きな潜在空間の中の一つの点、サブセットになるかもしれません。 その後、プロンプトを出してロボットコントローラーを「リクエスト」するだけです。 それが最終目的かもしれません(言葉遊びです)。 NitroGenは、ロイック・マグネ、アナス・アワダラ、グアンジー・ワンという優秀な頭脳が共同で率いています。これは複数機関の協力です。下記のGuanzhiの技術的な詳細なスレッドとリポジトリリンクをチェックしてください!