NVIDIA lança Gamma-World, modelo multiagente suporta colaboração de 4 jogadores a 24 FPS

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A NVIDIA anunciou um projeto com o Gamma-World, um modelo multiagente desenvolvido em parceria com a Universidade de Tsinghua, a Universidade de Toronto e o Vector Institute. O sistema suporta colaboração de 4 jogadores a 24 FPS, utilizando codificação de posição rotacional de alta dimensão e atenção esparsa em hub. A equipe compartilhou a página do projeto e o artigo, com código e pesos a serem liberados em breve. Este anúncio de projeto alinha-se às crescentes notícias sobre ativos do mundo real (RWA) em ambientes impulsionados por IA.
ME AI mensagem, segundo monitoramento da Beating, pesquisadores da NVIDIA em parceria com a Universidade Tsinghua, a Universidade de Toronto e o Vector Institute lançaram o modelo gerativo de mundo multiagente Gamma-World, superando a limitação prolongada de simulações virtuais a interações individuais ou de duplas. A equipe já publicou a página do projeto e o artigo científico; o código e os pesos serão abertos em breve. O modelo introduz duas mecânicas: uma generalização de alta dimensão da codificação de posição rotacional e marcas de intermediário de informação. Isso permite que múltiplos jogadores sejam controlados independentemente e, pela primeira vez, realiza a generalização zero-shot direta de duas para quatro jogadores sem necessidade de re-treinamento. O principal desafio dos modelos de mundo multi-jogador é garantir que cada jogador mantenha controle independente sem conflitos de ação. A equipe desenvolveu o Simplex Rotary Agent Encoding, que estende a codificação de posição rotacional clássica (RoPE) para um espaço angular de alta dimensão. Essa nova abordagem confere simetria física totalmente equivalente a todos os jogadores, eliminando a dependência de números fixos de jogadores e permitindo referências e controle mais naturais. Para evitar que o aumento no número de jogadores cause um crescimento quadrático no custo computacional, foi introduzido o mecanismo Sparse Hub Attention. O sistema transmite informações de interação por meio de marcas centrais aprendíveis, reduzindo o custo computacional da atenção entre jogadores para um nível linear. Em termos de velocidade de geração, a equipe distilou um professor baseado em modelo de difusão de alta latência em um aluno baseado em modelo causal, combinado com KV Cache, para gerar respostas de ação em tempo real a 24 quadros por segundo (24 FPS). Avaliações em ambientes de jogos multiplayer demonstraram que o novo modelo supera claramente redes tradicionais baseadas em slots e atenção densa em realismo visual, controlabilidade das ações e consistência entre jogadores. (Fonte: BlockBeats)
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