Nvidia hat mit NitroGen ein bahnbrechendes KI-Modell für Gaming-Agenten vorgestellt, das auf umfangreicher Gameplay-Analyse basiert.
In Kürze
- Über 40.000 Stunden Gameplay-Videos analysiert
- 52% höhere Erfolgsraten bei neuen Spielen
- Öffentliche Zugänglichkeit von Daten und Code
Nvidia stellt NitroGen vor: Ein neues KI-Modell für Gaming-Agenten
Nvidia hat mit NitroGen ein neues KI-Modell vorgestellt, das speziell für Gaming-Agenten entwickelt wurde. Dieses innovative Modell basiert auf dem Robotik-Modell GR00T N1.5 und ist als universelles Vision-Action-Modell konzipiert.
Entwicklung und Datenanalyse
Um die nötigen Steuerungsdaten zu generieren, haben die Forscher über 40.000 Stunden Gameplay-Videos von mehr als 1.000 verschiedenen Spielen analysiert. Dabei kamen Plattformen wie YouTube und Twitch zum Einsatz, auf denen Gameplay-Videos mit Controller-Overlays zu finden sind. Mithilfe von Techniken wie Template-Matching und einem optimierten SegFormer-Modell wurden die relevanten Eingaben extrahiert.
Vielseitigkeit und Leistung
NitroGen ist vielseitig einsetzbar und kann in verschiedenen Spiele-Genres wie Action-RPGs, Plattformern und Roguelikes verwendet werden. Besonders beeindruckend ist die Tatsache, dass das Modell bei neuen Spielen bis zu 52 Prozent höhere Erfolgsraten erzielt als Modelle, die von Grund auf neu trainiert wurden. Dies unterstreicht das Potenzial von Robotik-Modellen, auch in virtuellen Umgebungen mit unterschiedlichen physikalischen und grafischen Gegebenheiten effektiv zu agieren.
Öffentliche Zugänglichkeit und Forschung
Ein weiterer bemerkenswerter Aspekt ist, dass Nvidia und seine Forschungspartner die Daten, das Modell und den Code öffentlich zugänglich gemacht haben. Dies eröffnet Forschern die Möglichkeit, auf diesen Grundlagen aufzubauen und weitere Entwicklungen im Bereich der KI im Gaming voranzutreiben. Damit wird nicht nur die Zusammenarbeit in der Forschung gefördert, sondern auch die Innovationskraft in der Gaming-Industrie gestärkt.
Quellen
- Quelle: Nvidia
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
