6700万参数模型挑战GPT-4,微软MIT合作破解Transformer推理难题
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2025-01-22
据观察,这个AI玩《黑神话:悟空》时表现出色,轻松击败了第一个精英怪——牯护院,它展现了出色的方向感和视角控制能力,甚至在躲避敌人的攻击时也表现得非常流畅,更令人惊讶的是,在与鸦香客和牯护院的战斗中,AI的胜率甚至超过了人类玩家,而且这一切都是在使用大模型的情况下完成的,没有采用强化学习的方法。
这项研究不仅展示了AI在游戏领域的巨大潜力,也为未来的人工智能发展提供了新的思路,通过将视觉信息转化为行动指令,我们或许能够创造出更加智能、更加人性化的AI系统。
以下是一些可能的问题和答案,以帮助读者更好地理解这项技术:
Q: AI是如何在游戏中取得如此高的胜率的?
A: AI之所以能在游戏中取得高胜率,是因为研究人员采用了一种新型的VARP智能体框架,该框架能够将游戏中的视觉信息转化为AI可以理解和执行的动作指令,这使得AI能够在没有强化学习的情况下,仅凭大模型就展现出卓越的游戏技能。
Q: 这项技术有哪些潜在的应用?
A: 这项技术的潜在应用非常广泛,不仅可以用于游戏领域,还可以应用于自动驾驶汽车、机器人控制、虚拟现实等多个领域,通过将视觉信息转化为行动指令,我们可以使机器更好地理解和适应环境,从而提高它们的自主性和效率。
Q: 未来这项技术会如何发展?
A: 随着技术的不断进步和完善,我们可以预见这项技术将会在未来得到更广泛的应用和发展,它可能会被用于开发更加智能的游戏角色,或者用于提高自动驾驶汽车的安全性和可靠性,这项技术还可能为虚拟现实和增强现实带来更加丰富和真实的体验。
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