SenseTime と清華大学ジェネラリスト AI エージェントが Minecraft の 100% のロックを解除します!単一の CPU でレッドストーン回路をゼロから作成する 2 日間のトレーニング

AI の開発プロセスでは、非常に興味深い、しかし常識に反する現象が存在します。——

「人間にとっては比較的難しいいくつかのタスク。チェスをプレイすることは、AI が達成するのは比較的簡単です。しかし、オープンワールドでは、環境と対話し、計画を立て、意思決定を行うという、人間にとっては比較的単純なことですが、AI は大きな課題に直面しています。」

## そして、これがモラヴェックのパラドックスです。

しかし、現在、GITM はこのパラドックスの制限を打ち破ることに成功し、複雑で現実世界に似た環境で画期的な進歩を遂げ、人間と同じように生存、探索、創造できるようになりました。

人間のように生き残り、探索し、創造する

この研究は汎用人工知能 (AGI) に向けた重要な一歩です。

GITM は、「Minecraft」のメイン ワールドのすべての技術的課題について 100% のミッション カバレージを達成しました (完全なテクノロジー ツリーで 262 個のアイテムのロックを解除しました)。一方、以前のすべてのエージェントの合計は 30% しかカバーできませんでした。 (これまでは、OpenAI や DeepMind を含むすべてのエージェント メソッドでは、合計 78 個しかロック解除されていませんでした)

#最も注目されている「Get Diamonds」ミッションでは、GITM は現在の最高の結果 (OpenAI VPT) と比較して 67.5% の成功率を達成しました。 47.5%の増加。

非常に高いトレーニング効率

## トレーニングGITM の効率も新たな高みに達しました。環境インタラクションのステップ数は既存の方法のわずか 1 万分の 1 であり、単一の CPU ノードでのトレーニングは 2 日で完了できます。これは、OpenAI VPT で必要な 6,480 GPU 日や、必要な 17 GPU 日よりも大幅に短くなります。 DeepMind DreamerV3 による。

ジェネラリスト AI エージェント「Ghost in the Minecraft」(GITM) がゲーム「Minecraft」をプレイして生き残るからスタートスクラッチ モード、メインワールドですべてのアイテムを入手、ダイヤモンドを掘って、エンチャントの本を作成しましょう!

GITM は、さまざまな地形、環境、昼と夜のシーン、さらにはモンスターさえも処理できます。

GITM はさらに複雑な状況にも適用できます。避難所や農地、生存に必要なアイアンゴーレム、自動化装置の作成に必要なレッドストーン回路、冥界に入るのに必要なネザーポータルなど、『Minecraft』のタスク。

これらのタスクは、GITM の強力な機能と拡張性を示し、エージェントが「Minecraft」でプレイできるようにします。中長期的にはより先進的な世界を探求します。

汎用人工知能のブレークスルーが AI 産業化革命を加速

「Minecraft」のすべての技術的課題を克服する AI エージェント GITM を開発する目的は、自律型 現実世界のスキル全体を学習および習得するための一般的な人工知能の方向性。

GITM は、従来の RL ベースのアーキテクチャを打ち破り、エージェントのコアとして大規模言語モデル (LLM) の新しいパラダイムを採用します。

このイノベーションは、汎用人工知能 (AGI) の研究目標の実現と実現を加速するのにも役立ちます。オープンワールド環境で人間のように知覚、理解、対話できるインテリジェントエージェントを開発し、ロボット工学や自動運転などの産業に大きなブレークスルーと進歩をもたらし、現実世界の複雑な環境やさまざまなロングテールの問題を効果的に解決します。 AIテクノロジーのより大規模な産業実装。

「Ghost in the Minecraft」（GITM）

AGI（汎用人工知能）の開発を促進するための「ビッグモデルとビッグコンピューティングパワー」の戦略的レイアウトとフルスタックラージモデル研究開発システムにより、SenseTimeはマルチモーダルおよびマルチタスクの分野で急速に発展することができました。一般的な大型モデルを中心に、「毎日」の大型モデルシステム「New SenseNova」を核として、スマートカー、スマートライフ、スマートビジネス、スマートシティなどの分野での革新的技術の迅速な適用を支援し、継続的に改善を続けています。産業インテリジェンス。

今日、GITM の成功により、自動運転などのアプリケーションの複雑なタスクを処理する能力がより高いレベルに押し上げられ、より高い技術的限界を打ち破ることになります。

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