NVIDIA запускає Gamma-World, багатоагентна модель підтримує співпрацю 4 гравців зі швидкістю 24 кадри/с

iconKuCoinFlash
Поділитися
Share IconShare IconShare IconShare IconShare IconShare IconCopy
AI summary iconКороткий зміст

expand icon
NVIDIA оголосила про проект з Gamma-World — багатоагентною моделлю, розробленою разом із Цинхуа, Університетом Торонто та Інститутом Vector. Система підтримує співпрацю 4 гравців з частотою 24 кадри/с, використовуючи високовимірне обертальне позиційне кодування та розріджену увагу hub. Команда опублікувала сторінку проекту та статтю, а код і ваги будуть надані пізніше. Цей оголошення про проект узгоджується зі зростаючими новинами про реальні активи (RWA) у середовищах, що базуються на ШІ.
ME AI повідомлення: згідно з даними моніторингу Beating, дослідники з NVIDIA, Тсінхуа університету, Університету Торонто та Vector Institute опублікували багатоагентну генеративну світову модель Gamma-World, яка подолала обмеження віртуальних середовищ, що довго зводилися до взаємодії лише одного або двох користувачів. Команда вже опублікувала сторінку проекту та наукову статтю, а код і ваги планується відкрити у найближчий час. Модель впроваджує два механізми — високовимірне узагальнення обертальної позиційної кодування та інформаційні посередницькі токени — що дозволяють незалежно керувати кількома гравцями та вперше забезпечують нульове перенесення з двох гравців на чотирьох без необхідності переосвітлення. Основна виклика багатогравцевих світових моделей полягає у забезпеченні незалежного керування кожним гравцем без конфліктів у діях. Дослідники розробили простий обертальний агентний код (Simplex Rotary Agent Encoding), що розширює класичне обертальне позиційне кодування (RoPE) до багатовимірного кутового простору. Новий метод кодування забезпечує повну фізичну симетрію для всіх гравців, виключаючи залежність від фіксованих номерів гравців, що дозволяє природніше індивідуалізувати та керувати кожним з них. Щоб запобігти квадратичному зростанню обчислювальних витрат із збільшенням кількості гравців, було запроваджено механізм розрідженої центральної уваги (Sparse Hub Attention). Система передає інформацію про взаємодію через навчані центральні токени, зменшивши вартість обчислення уваги між гравцями до лінійного рівня. Щодо швидкості генерації, команда здійснила дистиляцію вчителя-дифузійної моделі в учня-каузальну модель, поєднавши це з кешем ключ-значення (KV Cache), щоб досягти реального часу виводу дій з частотою 24 кадри на секунду (24 FPS). Оцінка у багатогравцевому середовищі показала, що нова модель значно перевершує традиційні мережі з слотами та щільною увагою за показниками реалістичності відео, керованості дій та консистентності між гравцями. (Джерело: BlockBeats)
Відмова від відповідальності: Інформація на цій сторінці може бути отримана від третіх осіб і не обов'язково відображає погляди або думки KuCoin. Цей контент надається лише для загального інформування, без будь-яких запевнень або гарантій, а також не може розглядатися як фінансова або інвестиційна порада. KuCoin не несе відповідальності за будь-які помилки або упущення, а також за будь-які результати, отримані в результаті використання цієї інформації. Інвестиції в цифрові активи можуть бути ризикованими. Будь ласка, ретельно оцініть ризики продукту та свою толерантність до ризику, виходячи з ваших власних фінансових обставин. Для отримання додаткової інформації, будь ласка, зверніться до наших Умов використання та Розкриття інформації про ризики.