NVIDIA ra mắt Gamma-World, mô hình đa tác nhân hỗ trợ hợp tác 4 người chơi ở 24 FPS

iconKuCoinFlash
Chia sẻ
Share IconShare IconShare IconShare IconShare IconShare IconCopy
AI summary iconTóm tắt

expand icon
NVIDIA đã công bố một dự án cùng Gamma-World, một mô hình đa tác nhân được phát triển cùng Đại học Thanh Hoa, Đại học Toronto và Viện Vector. Hệ thống hỗ trợ hợp tác 4 người chơi ở 24 FPS, sử dụng mã hóa vị trí xoay chiều cao và sự chú ý dạng hub thưa. Nhóm đã chia sẻ trang dự án và bài báo, với mã nguồn và trọng số sẽ được công bố sau. Dự án này phù hợp với các tin tức ngày càng tăng về tài sản thực tế (RWA) trong các môi trường do AI thúc đẩy.
ME AI tin tức, theo giám sát của Beating, các nhà nghiên cứu từ NVIDIA kết hợp với Đại học Thanh Hoa, Đại học Toronto và Vector Institute đã công bố mô hình thế giới sinh tạo đa tác nhân Gamma-World, phá vỡ giới hạn lâu nay của mô phỏng môi trường ảo chỉ giới hạn ở tương tác một hoặc hai người. Nhóm hiện đã công bố trang dự án và bài báo nghiên cứu, mã nguồn và trọng số dự kiến sẽ được mở nguồn trong thời gian tới. Mô hình giới thiệu hai cơ chế: mở rộng chiều cao của mã hóa vị trí xoay và nhãn trung gian thông tin, cho phép kiểm soát độc lập nhiều người chơi đồng thời lần đầu tiên đạt được khả năng mở rộng không cần huấn luyện lại từ hai người chơi sang bốn người chơi hợp tác. Thách thức chính của mô hình thế giới đa người chơi là đảm bảo mỗi người chơi được kiểm soát độc lập mà không gây xung đột hành động. Nhóm nghiên cứu đã thiết kế mã hóa tác nhân xoay đơn giản (Simplex Rotary Agent Encoding), mở rộng mã hóa vị trí xoay (RoPE) cổ điển vào không gian góc chiều cao. Cách mã hóa mới mang lại tính đối xứng vật lý hoàn toàn tương đương cho tất cả người chơi, không còn phụ thuộc vào số thứ tự người chơi cố định, từ đó đạt được sự chỉ định và điều khiển độc lập tự nhiên hơn. Để ngăn chặn lượng tính toán tăng theo cấp số bình phương khi số người chơi tăng lên, giải pháp giới thiệu cơ chế chú ý trung tâm thưa thớt (Sparse Hub Attention). Hệ thống truyền tải thông tin tương tác thông qua nhãn trung tâm có thể học được, giúp giảm chi phí tính toán chú ý giữa các người chơi xuống mức tuyến tính. Về tốc độ sinh, nhóm đã tinh luyện mô hình giáo viên phân tán độ trễ cao thành mô hình học sinh nhân quả, kết hợp với bộ nhớ khóa-giá trị (KV Cache) để tạo ra đầu ra phản hồi hành động thời gian thực với tốc độ 24 khung hình mỗi giây (24 FPS). Các bài đánh giá trong môi trường trò chơi đa người chơi cho thấy mô hình mới vượt trội rõ rệt so với các mạng lưới kiểu khe và chú ý dày đặc về độ chân thực của hình ảnh video, khả năng kiểm soát phản hồi hành động và tính nhất quán giữa các người chơi. (Nguồn: BlockBeats)
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể được lấy từ bên thứ ba và không nhất thiết phản ánh quan điểm hoặc ý kiến của KuCoin. Nội dung này chỉ được cung cấp cho mục đích thông tin chung, không có bất kỳ đại diện hay bảo đảm nào dưới bất kỳ hình thức nào và cũng không được hiểu là lời khuyên tài chính hay đầu tư. KuCoin sẽ không chịu trách nhiệm về bất kỳ sai sót hoặc thiếu sót nào hoặc về bất kỳ kết quả nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Việc đầu tư vào tài sản kỹ thuật số có thể tiềm ẩn nhiều rủi ro. Vui lòng đánh giá cẩn thận rủi ro của sản phẩm và khả năng chấp nhận rủi ro của bạn dựa trên hoàn cảnh tài chính của chính bạn. Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo Điều khoản sử dụngTiết lộ rủi ro của chúng tôi.