近日，英伟达、斯坦福大学和加州理工学院等顶尖机构的联合研究团队宣布了一项重大突破——推出全新AI模型NitroGen。这款开创性的开源基础模型能够熟练掌握并运行超过1000款不同类型的电子游戏。值得注意的是，这一成果不仅在游戏领域具有划时代意义，在仿真技术和机器人学领域的应用前景同样令人瞩目。
NitroGen的诞生堪称人工智能领域的一次里程碑式突破。它代表着大型语言模型技术在视觉领域的成功拓展，为通用人工智能研究开辟了新的方向。研究论文中提到，创造能够适应未知环境并持续进化的具身智能体，一直是AI科学家们追求的终极目标。
NitroGen基于GROOT N1.5架构构建，这一最初专为机器人技术设计的底层架构展现出了强大的跨领域适应能力。特别是在游戏领域的应用实践，也为解决复杂动态环境中的机器人控制问题提供了重要启示。
研究团队对NitroGen进行了深度优化，使其能够理解并适应各种类型游戏的独特机制和物理引擎规则。训练过程中采用了超过4万小时的游戏实录视频数据，这些包含玩家实时操作画面的珍贵素材为模型的学习提供了关键支持。
NitroGen首席研究员吉姆·范表示，在测试中，该模型成功驾驭了角色扮演、平台跳跃、大逃杀、竞速等各类游戏类型，无论是2D还是3D游戏均表现优异。尽管取得显著进展，但研究团队清醒地认识到，这仅仅是一个开端。
NitroGen第一个版本的核心定位是实现快速动作控制，吉姆·范将其形象地称为”玩家直觉”。实验结果显示，在程序化生成的游戏环境和全新未接触过的游戏中，与从零训练的模型相比，NitroGen的任务成功率提升了52%。
目前，NitroGen的所有研究成果已全面开源，研究团队向全球开发者发出邀请，欢迎对游戏、机器人技术和大型语言模型感兴趣的开发者参与其中。包括预训练模型权重、完整动作数据集和相关代码在内的全部资源均已开放共享。
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