ME AI メッセージ、動察 Beating 監測によると、英偉達は清華大学、トロント大学、Vector Institute の研究者と共同で、多智能体生成式世界モデル Gamma-World を発表しました。これにより、仮想環境のシミュレーションが長年の単一または二人プレイに限定されていた制約を打破しました。チームは現在、プロジェクトページと論文を公開し、コードと重みは近くオープンソース化される予定です。モデルは回転位置符号化の高次元拡張と情報中介マークの二つのメカニズムを導入し、複数のプレイヤーが独立して制御できることを保証するとともに、再訓練なしで、二人プレイヤーから四人プレイヤーの協力へ直接ゼロショットで拡張することを初めて実現しました。多プレイヤー世界モデルの最も重要な課題は、各プレイヤーが独立して制御され、動作が衝突しないようにすることです。研究チームは、単工回転エージェント符号化（ Simplex Rotary Agent Encoding ）を設計し、古典的な回転位置符号化（ RoPE ）を高次元角度空間に拡張しました。新しい符号化方式により、すべてのプレイヤーは完全に対称的な物理的対称性を持ち、固定されたプレイヤー番号に依存しなくなり、より自然な独立指示と操作が可能になりました。プレイヤー数の増加に伴う計算量の二乗増加を防ぐために、疎中心注意力（ Sparse Hub Attention ）メカニズムを導入しました。システムは学習可能な中心マークを通じて相互作用情報を伝達し、プレイヤー間の注意計算コストを線形レベルに圧縮しました。生成速度については、チームは高遅延の拡散モデルを教師蒸留して因果モデルの学生にし、キー値キャッシュ（ KV Cache ）と組み合わせて、毎秒24フレーム（24 FPS）のリアルタイム動作応答出力を実現しました。マルチプレイヤーゲーム環境の評価では、新モデルは映像のリアルさ、動作応答の制御性、プレイヤー間の一貫性において、従来のスロット式や密集注意力ネットワークよりも明らかに優れていることが示されました。（出典：BlockBeats）

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GateUser-b74aba1c

· 5時間前

Sparse Hub Attentionが線形コストに低減され、ついにPPTを見る必要がなくなった

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MemeFisher

· 6時間前

KVキャッシュ＋教師蒸留、エンジニアリング最適化を最大限に引き上げた

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GlassDomeObservatory

· 6時間前

画面可控性は従来のネットワークより優れており、生成式世界モデルが主流になるだろう

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LiquidityLibrarian

· 6時間前

見終わって再現したいと思ったが、カードが足りないことに気づいた

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ArbiterOfFees

· 7時間前

NVIDIAは今回、AI生成ゲームの世界に賭けている。

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ProofOfVibes

· 7時間前

各プレイヤーがこのポイントを独立して制御することが重要であり、以前の多くの方案では実現できませんでした。

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MarginMarmot

· 7時間前

二人から四人への直接拡大、スケーリング法則の新たな戦場

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SentimentIndicatorHarvester

· 7時間前

従来のネットワーク：あなたたちは礼儀正しいですか

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