最近,英伟达推出了一款全新轻量级AI模型——NitroGen。该模型仅10亿参数规模,却具备跨游戏实操能力,可自动运行并完成超1000款不同类型的游戏任务,涵盖动作、策略、RPG、射击等多种品类,实际表现相当稳健。
aid=115760777134608&bvid=BV1JaBHBsEB2&cid=34896349742&p=1&autoplay=0" width="640">NitroGen是一款专为通用游戏交互设计的视觉-动作联合基础模型,训练数据源自逾1000款游戏、总计约4万小时的真实游玩视频。游戏环境长期被视为AI强化学习的关键试验场:早年谷歌DeepMind借《星际争霸2》打磨多智能体协同能力,openai则依托《DOTA2》构建复杂决策系统。正因如此,英伟达此次发布的NitroGen在技术路径与应用潜力上均具有标志性意义。

其核心突破在于——完全基于原始游戏视频自主学习操作逻辑。过去 *** 虽存有海量游戏录像,但缺乏对应的操作输入记录;而NitroGen创新性地采用“合成动作标签”技术:研究团队借助大规模逆动力学建模,从公开视频中反向推演玩家当时最可能执行的按键序列,由此生成高置信度的动作标注数据集,并以此完成数万小时视频驱动的端到端预训练,有效破解了高质量动作监督信号稀缺的行业难题。
更关键的是,该模型支持高效后训练(post-training)。面对一款从未接触过的全新游戏,无需重新构建整个训练流程,仅需极少量样本微调或轻量适配,即可快速投入实战运行。


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