开发者成功让 AI 学会打游戏,但用 RTX 3090 神经网络运行《CS:GO》“世界模型”仅有 10 帧

生成式人工智能在模拟玩游戏方面又取得了进一步进展,但仍无法满足电竞需求。开源 AI 项目“DIAMOND”负责人 Eloi Alonso 今天公布了这段用神经网络运行《CS:GO》“世界模型”的演示视频,并详细介绍了其中存在的许多问题,例如在 RTX 3090 平台上仅有 10 FPS。AI在线提醒:这里是指让 AI 在虚拟世界中模拟自己玩《CS:GO》的样子,而不是类似脚本一样的完成《CS2》自动对局,其演示内容均为 AI 生成,所以这 10 FPS 不是直接用 RTX 3090 运行游戏的帧数,而是体现 RTX 3090 已经足够运行该模型。

生成式人工智能在模拟玩游戏方面又取得了进一步进展,但仍无法满足电竞需求。

开源 AI 项目“DIAMOND”负责人 Eloi Alonso 今天公布了这段用神经网络运行《CS:GO》“世界模型”的演示视频,并详细介绍了其中存在的许多问题,例如在 RTX 3090 平台上仅有 10 FPS。

AI在线提醒:这里是指让 AI 在虚拟世界中模拟自己玩《CS:GO》的样子,而不是类似脚本一样的完成《CS2》自动对局,其演示内容均为 AI 生成,所以这 10 FPS 不是直接用 RTX 3090 运行游戏的帧数,而是体现 RTX 3090 已经足够运行该模型。

开发者成功让 AI 学会打游戏,但用 RTX 3090 神经网络运行《CS:GO》“世界模型”仅有 10 帧

虽然这种 AI 技术的可能会为游戏带来某些方面的负面影响,但他们今天所取得的技术成就绝对是有意义的。

据介绍,该团队通过使用单个 GPU 训练足够的 Dust II Deathmatch 素材来“教会”AI 模型怎么玩游戏,从而成功将《CS:GO》“移植”到 AI 世界中。

开发者成功让 AI 学会打游戏,但用 RTX 3090 神经网络运行《CS:GO》“世界模型”仅有 10 帧

开发者成功让 AI 学会打游戏,但用 RTX 3090 神经网络运行《CS:GO》“世界模型”仅有 10 帧

在 Alonso 展示的视频中,最有趣的地方在于其“左脚踩右脚”式的跳跃能力,因为 AI 认为按下跳跃键就是固定的反应(在 Y 轴上移动一定量),而不会受V社起源引擎的控制。这也会导致 AI 出现一些其他类似的“幻觉”,例如武器在某些光照条件下出现变形,甚至能够通过穿过墙壁进行传送。

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