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逃顶大师
2026-04-27 12:40:07
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最近注意到 Google DeepMind 搞了個挺有意思的東西,叫 SIMA 2。簡單說就是一個能在虛擬環境裡自己學習、自己玩遊戲的 AI 系統,這次的進展確實有點不一樣。
相比上一代,SIMA 2 的任務完成率從 31% 直接跳到 65%,這個提升幅度還是蠻明顯的。更關鍵的是,它現在能理解比較複雜的高層次目標,也就是說不用給它非常詳細的指令,它能自己去理解你要它做什麼。在遊戲裡還能跟虛擬角色合作,甚至能把在一個環境學到的東西遷移到另一個環境去用。
技術層面,SIMA 2 由 Gemini 驅動,支持文本、語音和圖像輸入,這意味著交互方式更靈活了。有意思的是,它還能自己生成任務來進行迭代學習,這種自我驅動的學習方式在 AI 領域還是比較新的思路。
不過論文也坦誠了局限性。SIMA 在處理那種需要很多步驟的複雜任務時還是有困難,而且在三維環境的視覺理解上也存在挑戰。這些都是未來需要突破的地方。總的來說,SIMA 2 的這次迭代還是朝著通用 AI 邁出了一步,雖然還有不少坑要填,但方向是對的。
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最近注意到 Google DeepMind 搞了個挺有意思的東西,叫 SIMA 2。簡單說就是一個能在虛擬環境裡自己學習、自己玩遊戲的 AI 系統,這次的進展確實有點不一樣。
相比上一代,SIMA 2 的任務完成率從 31% 直接跳到 65%,這個提升幅度還是蠻明顯的。更關鍵的是,它現在能理解比較複雜的高層次目標,也就是說不用給它非常詳細的指令,它能自己去理解你要它做什麼。在遊戲裡還能跟虛擬角色合作,甚至能把在一個環境學到的東西遷移到另一個環境去用。
技術層面,SIMA 2 由 Gemini 驅動,支持文本、語音和圖像輸入,這意味著交互方式更靈活了。有意思的是,它還能自己生成任務來進行迭代學習,這種自我驅動的學習方式在 AI 領域還是比較新的思路。
不過論文也坦誠了局限性。SIMA 在處理那種需要很多步驟的複雜任務時還是有困難,而且在三維環境的視覺理解上也存在挑戰。這些都是未來需要突破的地方。總的來說,SIMA 2 的這次迭代還是朝著通用 AI 邁出了一步,雖然還有不少坑要填,但方向是對的。