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AI 生成的 Minecraft 揭晓,展示了 AI 无限复制事物的能力,但更糟糕的是

2024-11-01 11:50:06 英文原文

作者:James BentleySocial Links NavigationHardware writer

AI-generated Minecraft run in the Oasis engine from Decart
(图片来源:迪卡特)

过去几年,人工智能做了一些有趣的事情。人们已经宣称生成式人工智能在创建纹理方面具有所谓的优点,他们已经成功地得到了在神经网络上运行的 Doom,并且,“现在任何一天”,我们都应该让用户玩受提示启发的游戏。正如您所料,今天不是那一天。

迪卡特一家看似一夜之间崛起的人工智能公司已经揭晓绿洲、“全球首个实时AI世界模型”。

Oasis 通过帧预测来工作。人工智能模型获得大量数据,然后可以用来预测下一帧。这就是为什么该工具似乎发明了块并且似乎没有对象持久性。它不会存储您世界中的数据,并且在一段时间后会丢失您所做的事情的跟踪。

“Oasis 接受用户键盘和鼠标输入并生成实时游戏玩法,在内部模拟物理、游戏规则和图形,”Decart 说。

你本质上并不是在玩游戏,而是在玩游戏的近似版本。

1/ 我们很高兴推出 Oasis,这是与 @Etched 合作开发的世界上第一个实时 AI 世界模型。想象一下完全由 AI 生成的视频游戏,或者您可以与之交互的视频 - 以 20 fps 的速度实时渲染,零延迟 pic.twitter.com/WAJFRyfTzS2024 年 10 月 31 日

在这款新车型的公告中,Decart 公布了这项技术的发展方向,并表示:

“简单地想象一个这样的世界:这种集成如此紧密,基础模型甚至可以根据用户偏好动态生成内容来增强现代娱乐平台。或者可能是一种为用户交互提供新可能性的游戏体验,例如文本和音频提示指导游戏玩法。”

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最后一部分表明,用户可以通过即时增加赌注或在游戏过程中操纵游戏来生成自己的体验。然而,当前的模型比这要有限得多。

Decart 似乎正在生成一个 Minecraft 版本,而且是一个糟糕的像素化版本。这个新引擎的预告片结尾说“想象一下如果每个人都有能力创造人工智能体验会是什么样子”,这正是我必须做的,因为这款游戏是 Mojang 大约二十年前创建的。

如果一切都像迪卡特在这里所说的那样,人工智能生成《我的世界》的想法可能会令人印象深刻,但值得注意的是,这与设想的未来还相距甚远。模仿可广泛访问的游戏所需的工作不同于根据用户提示有效想象和创建定制体验的能力。

Decart 表示,它希望达到这样的程度:用户可以说“想象一下,有一只粉红色的大象在追我”,然后就会出现一个大象,但现在它正在努力使用大量的内容来制作一款看起来像一款非常古老的游戏的游戏。来自所述游戏的训练数据。据统计,《我的世界》的游戏时间已达数百万小时麻省理工学院技术评论

这是在提到用户是否想要这个之前,版权影响这些数据是从哪里抓取的,以及将所有艺术作品围绕自己构建的能力是否对您的媒体饮食特别有好处。

该工具是使用 Nvidia H100 卡创建的,如果您认为 Minecraft 是一款通常很容易运行的游戏,那么事实并非如此。它以 360p、20 fps 运行。尽管该硬件的未来预计将由 Decart 的合作伙伴 Etched ASIC 制成。据推测,这些将允许它以 4K 运行这种技术。

当然,并不是所有在游戏中使用这种人工智能的目的都是为了复制其他游戏,事实上,其中一些对于普通游戏玩家来说非常好。人工智能驱动的帧生成可以在具有相同基本装备的游戏中提供更好的性能,并且理论上,还依赖于根据之前提供给它的信息生成未来的帧。

我想我应该尝试一下 Oasis,通过访问该网站,并且在经过等待时间后,整个内容将无法加载。这并不是说你不能访问它,而是我不能,而且,按照这个速度,我宁愿启动真正的东西。

詹姆斯是最近才转向电脑游戏的,他经常远远地欣赏显卡、机箱和主板。直到 2019 年,在刚刚完成法律和媒体学位后,他们决定放弃过去几年的教育,建造自己的 PC,开始撰写有关游戏的文章。在那段时间里,他涵盖了最新的小玩意、新奇装置和小玩意,并且热爱其中的每一秒。嘿,这比写案例摘要更好。

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摘要

人工智能公司 Decart 推出了 Oasis,号称“世界上第一个实时人工智能世界模型”。该技术使用帧预测实时生成游戏玩法,根据用户输入模拟物理、游戏规则和图形。虽然 Decart 设想了未来的可能性,例如根据用户提示生成自定义游戏体验,但当前的实现却难以完成基本任务,例如使用大量训练数据创建 Minecraft 的像素化版本。Oasis 在 Nvidia H100 卡上以 360p、20 fps 的速度运行,但目标是在未来的迭代中支持 4K 分辨率。尽管目标雄心勃勃,但该技术仍面临着用户接受度和版权问题等挑战。