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最近,研究人员开发了一种名为 DIAMOND(Diffusion for World Modelling)的 AI 模型,它能够在神经网络中模拟著名的电脑游戏《反恐精英:全球攻势》(CS:GO)。

这个模型在一张 Nvidia RTX3090显卡上运行,能够达到每秒10帧的速度。虽然帧数不算高,但在 AI 模拟领域,这个成就依然令人瞩目。

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DIAMOND 的训练数据仅仅是87小时的 CS:GO 游戏记录,这仅占类似项目如 GameNGen 所需数据的0.5%。尽管数据量少,但这个模型依然能够模拟出游戏中令人印象深刻的场景。

DIAMOND 最初是在 Atari 游戏上展示其能力的,它采用了一种基于 Transformer 的方法,将玩家的移动视作 “标记”,就像句子中的单词一样。通过预测这些标记,模型能够学习如何根据之前的动作来预判玩家的下一步移动。

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研究者 Eloi Alonso 在 Twitter 上展示了这个模型的能力,视频中可以看到玩家通过键盘和鼠标与模拟的 CS:GO 环境互动。模拟中包含了复杂的元素,比如玩家之间的互动、武器机制以及环境物理效果。然而,DIAMOND 仍然存在一些明显的缺陷。

例如,玩家可以无限次跳跃,因为模型没有考虑到 Source 引擎的重力或碰撞检测。此外,一旦玩家偏离训练数据中常用的路径,模拟就会完全崩溃。

研究人员相信,随着数据量和计算能力的提升,模型的性能将得到进一步改善。他们还认为,未来有可能开发出能够在复杂现实环境中导航的 AI 模型。

值得一提的是,DIAMOND 的 CS:GO 模拟灵感来源于 Google Research、Google DeepMind 和特拉维夫大学共同开发的 GameNGen 系统,该系统能够在单个 Google TPU 芯片上以每秒20帧的速度完全模拟经典游戏 DOOM 的一部分。

对于对 AI 感兴趣的开发者来说,DIAMOND 模型现已在 GitHub 上开源,欢迎大家进一步探索。

项目入口:https://diamond-wm.github.io/

http://www.zhongyajixie.com/news/13047.html

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