当前位置: 首页 > news >正文

谷歌DeepMind发布Genie 3:通用型世界模型,可生成前所未有多样化的交互式虚拟环境

  每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行! 订阅:https://rengongzhineng.io/

概述
谷歌DeepMind宣布推出Genie 3,这是一款革命性人工智能系统,能够根据简单的文本提示生成交互式、物理一致的虚拟世界。这一成果标志着“世界模型”(World Model)领域的重大飞跃——这种人工智能不仅能理解并模拟环境,还能像实时游戏引擎一样生成可供探索与互动的动态空间。

技术解析

世界模型基础原理
在此背景下,世界模型是指一种深度神经网络,经过训练可生成并模拟视觉丰富、可交互的虚拟环境。Genie 3结合生成式建模和大规模多模态人工智能的最新进展,能够生成分辨率为720p、帧率24fps的完整虚拟世界,这些世界不仅可视化,而且可由用户实时导航与操作。

自然语言提示生成
用户只需输入一句普通英文描述(如“日落时的海滩,有可以互动的沙堡”),Genie 3便可合成符合描述的环境。与传统的生成式视频或图像模型不同,Genie 3的输出不仅是静态或播放中的画面,而是交互式世界。用户可以行走、跳跃、绘画等,这些动作会被环境记忆并保持一致,即便离开该区域后再回来,场景依然保留之前的修改。

世界一致性与记忆功能
Genie 3的一大创新是“世界记忆”机制。生成的环境会保留用户造成的改动。例如,移动一个物体或留下标记,即使玩家探索其他区域后返回,环境仍保持修改后的状态。这种时间与空间的持续性对于AI智能体和机器人训练,以及创造沉浸式、稳定真实的交互体验至关重要。

性能与能力

  • 流畅的实时交互:Genie 3以720p、24fps运行,支持无缝在生成世界中导航。
  • 可扩展交互:虽然尚不如成熟游戏引擎功能全面,但支持基本操作(行走、视角移动、跳跃、绘画),并可动态添加事件(如改变天气、加入角色等)。
  • 高多样性:可生成从真实的城市街道、学校到完全奇幻世界的多种场景,仅需简单提示词。
  • 更长的交互时长:环境的物理一致性可持续数分钟,显著超过以往模型,实现更长时间的游戏与探索体验。

影响与应用

游戏设计与原型制作
Genie 3在创意构思与快速原型制作方面具有巨大价值。设计师可在数秒内测试新机制、环境或艺术创意,加速创作迭代。它能即时生成粗略但可交互的游戏场景,为新游戏类型与玩法带来灵感。

机器人与具身人工智能(Embodied AI)
像Genie 3这样的世界模型对于机器人和具身AI智能体训练至关重要。它能在真实部署前提供大规模模拟训练,生成无穷无尽、交互多样且物理可信的环境,为智能体训练与任务课程开发提供近乎无限的数据资源。

超越游戏:XR、教育与模拟
文本生成世界的模式,让小型团队甚至个人也能快速创建沉浸式XR体验,应用于教育、培训与研究。它还为参与式模拟、数字孪生、基于智能体的决策支持等领域(如城市规划、危机管理)提供了可能。

Genie 3与未来发展
Genie 3并非旨在取代传统游戏引擎,因为它在可预测性、精细化工具和协作工作流上尚不及成熟引擎。但它可以作为桥梁——未来开发流程可能会在神经网络世界模型与传统引擎之间来回切换,各取所长:前者用于快速创意生成,后者负责细致打磨。

像Genie 3这样的世界模型,是通向通用人工智能(AGI)的重要里程碑,它们能实现更丰富的智能体模拟、更广泛的迁移学习,并推动AI系统在理解与推理真实世界方面迈出关键一步。

Genie 3的出现,标志着人工智能、模拟、游戏设计与机器人领域的新篇章。其持续发展与融合,可能会彻底改变数字体验的构建方式,以及智能体在复杂环境中的学习、规划与交互模式。

http://www.dtcms.com/a/324998.html

相关文章:

  • C++移动语义、完美转发及编译器优化零拷贝
  • PostgreSQL 批量COPY导入优化参数配置
  • 近红外与可见光图像融合的多种方法实现
  • OpenAI正式发布GPT-5:迈向AGI的关键一步
  • Java基础-多线程
  • lesson34:深入理解Python线程:从基础到实战优化
  • hysAnalyser --- 支持文件转播UDP/RTP实时流功能
  • CompletableFuture实现Excel 多个sheet页批量导出
  • 【数据分析】循环移位岭回归分析:光遗传学冻结行为模式研究
  • 【PyTorch】单目标检测项目部署
  • MPLS的基本工作原理
  • AI玩具新浪潮:百亿资本涌入,情感计算重塑陪伴经济
  • WAIC2025逛展分享·AI鉴伪技术洞察“看不见”的伪造痕迹
  • JAVA中关于Stream流的使用
  • 虚拟主机示例
  • vuhub drippingblues靶场攻略
  • Windows环境下私有化部署Dify,并接入通义千问模型
  • UNet改进(31):基于Adaptive Attention的UNet设计与实践
  • 基于Spring SSE构建实时监控系统
  • Python 的列表 list 和元组 tuple 有啥本质区别?啥时候用谁更合适?
  • TC39x STM(System Timer)学习记录
  • 压力测试等工具源码包编译及使用方法
  • Vulnhub doubletrouble 靶场复现 详细攻略
  • Knuth‘s TwoSum Algorithm 原理详解
  • MyBatis 核心入门:从概念到实战,一篇掌握简单增删改查
  • 【东枫科技】FR3 可扩展测试平台,适用于 6G 研究与卫星通信,高达 1.6 GHz 的带宽
  • 【自动化运维神器Ansible】playbook案例解析:Tags组件实现任务选择性执行
  • 【01】华勤技术股份有限公司——华勤C++笔试,题目记录及解析
  • Java基础-使用反射做一个简易框架
  • Python 实例属性和类属性