可玩转千余款游戏 英伟达联合斯坦福等研发NitroGen开源模型

在寒冷的十二月末，一支汇聚了英伟达、斯坦福大学以及加州理工学院精英的研究团队，向世界展示了一款名为NitroGen的崭新模型。这款模型，如同一把锋利的剑，打破了科技领域的宁静，为人工智能领域带来了新的生机与活力。英伟达的杰出科学家吉姆·范在领英上分享了他的激动心情，他称NitroGen为“一款经过训练，能够轻松驾驭超过一千款游戏的开源基础模型”。而它的潜力远不止于此，它的影响力已经超越了游戏领域，延伸到了现实世界，为仿真技术和机器人学的发展带来了全新的机遇。

深入这款模型，我们可以发现它被看作是向“行动版GPT”迈进的重大尝试。实质上，它代表了大型语言模型（LLM）领域的一次飞跃，展现了将这种成熟的技术拓展到语言和计算机视觉领域之外的可能性。这款模型的出现，正如一篇研究论文的引言部分所述，“打造能够在未知环境中运行的通用化具身智能体，长期以来一直被视为人工智能研究的圣杯”。如今，这个圣杯已经被这支研究团队紧握在手中。

NitroGen的底层架构是GRoot N1.5，这个最初为机器人技术设计的架构在游戏中大放异彩。它的应用不仅在游戏领域掀起波澜，更有可能为机器人技术带来革命性的进步，特别是在复杂多变、难以预测的环境中作业的机器人。

这支研究团队对NitroGen进行了精心的改造和训练，让它能够驾驭各种玩法机制和物理引擎截然不同的游戏。这其中最引人瞩目的便是使用了超过4万小时的游戏主播公开实机演示视频进行训练。这些叠加了玩家手柄实时操作画面的视频，为模型的训练提供了至关重要的帮助。在研究中，吉姆·范兴奋地表示：“在测试中，NitroGen成功玩转各类游戏，无论是角色扮演、平台跳跃、大逃杀还是竞速游戏，几乎无所不包。”尽管成果显著，但吉姆认为这仅仅是开始，人工智能的发展之路仍然任重道远。

值得一提的是，NitroGen的第一个版本侧重于快速动作控制，研究人员称之为“玩家直觉”。这一大型语言模型不仅在游戏领域表现出色，更展示了跨领域的强大能力。相较于从零开始训练的模型，它在程序化生成的游戏世界以及从未接触过的新游戏中任务成功率实现了相对提升。这不仅证明了模型的适应性更强，也预示着它在未来的应用前景更加广阔。

目前，研究团队已将关于NitroGen的所有研究成果开源。他们鼓励对游戏、机器人技术和大型语言模型感兴趣的人士参与调试优化。预训练模型权重、完整的动作数据集以及相关代码均对外开放，为开发者提供了一个发挥想象力的舞台，让他们能够亲手打磨这个模型的潜力。未来，我们有理由相信NitroGen会在人工智能领域掀起更大的波澜。