Çevrimdışı
AKY
MirayWeb Coder's
NVIDIA, Stanford ve Caltech gibi kurumlarla birlikte geliştirdiği NitroGen adlı yeni yapay zekâ modelini duyurdu. NitroGen, 1000den fazla oyunu oynayabilen açık kaynaklı bir temel model olarak tanımlanıyor. Ancak bu teknoloji yalnızca oyun dünyasıyla sınırlı değil; simülasyonlar ve robotik alanında da büyük potansiyel taşıyor.
NVIDIA Araştırma Direktörü Jim Fan, NitroGeni 1000den fazla oyunu oynayabilen açık kaynaklı temel model olarak tanımladı. Araştırma ekibi, bu çalışmayı eylemler için GPT olarak görüyor. Dil ve görsel alanlarda kullanılan büyük ölçekli eğitim teknolojisinin, bu kez motor kontrol ve oyun mekanikleri üzerine uygulanması, yapay zekâ araştırmalarında önemli bir dönüm noktası olarak değerlendiriliyor.
NitroGenin temeli, aslında robotik için tasarlanmış GROOT N1.5 mimarisi. Oyunlarda test edilen bu yapı, farklı mekaniklere ve fizik kurallarına sahip yüzlerce oyunda başarı gösterdi. Bu yaklaşımın, ileride robotların öngörülemeyen ortamlarda daha esnek çalışmasına katkı sağlayabileceği belirtiliyor.
Araştırmacılar, NitroGeni eğitmek için 40 binden fazla saatlik halka açık oyun videolarını kullandı. Özellikle oyuncuların gerçek zamanlı gamepad etkileşimlerini gösteren yayınlar, modelin öğrenme sürecinde kritik rol oynadı.
NitroGen, RPGden platform oyunlarına, battle royaleden yarış oyunlarına kadar geniş bir yelpazede test edildi. İlk sürüm özellikle hızlı motor kontrolüne, yani oyuncu içgüdüsüne odaklanıyor. Araştırmaya göre model, prosedürel olarak üretilmiş dünyalarda ve daha önce hiç görmediği oyunlarda, sıfırdan eğitilmiş modellere kıyasla %52 daha yüksek başarı oranı yakaladı.
NitroGenin tüm araştırma çıktıları açık kaynak olarak paylaşıldı. Model ağırlıkları, veri setleri ve kodlar, oyun, robotik ve LLM alanında çalışan araştırmacıların kullanımına sunuldu. Böylece isteyen herkes modeli kendi projelerine uyarlayabilir veya geliştirebilir.
NVIDIA NitroGen: Eylemler için GPT
NVIDIA Araştırma Direktörü Jim Fan, NitroGeni 1000den fazla oyunu oynayabilen açık kaynaklı temel model olarak tanımladı. Araştırma ekibi, bu çalışmayı eylemler için GPT olarak görüyor. Dil ve görsel alanlarda kullanılan büyük ölçekli eğitim teknolojisinin, bu kez motor kontrol ve oyun mekanikleri üzerine uygulanması, yapay zekâ araştırmalarında önemli bir dönüm noktası olarak değerlendiriliyor.
NitroGenin temeli, aslında robotik için tasarlanmış GROOT N1.5 mimarisi. Oyunlarda test edilen bu yapı, farklı mekaniklere ve fizik kurallarına sahip yüzlerce oyunda başarı gösterdi. Bu yaklaşımın, ileride robotların öngörülemeyen ortamlarda daha esnek çalışmasına katkı sağlayabileceği belirtiliyor.
Araştırmacılar, NitroGeni eğitmek için 40 binden fazla saatlik halka açık oyun videolarını kullandı. Özellikle oyuncuların gerçek zamanlı gamepad etkileşimlerini gösteren yayınlar, modelin öğrenme sürecinde kritik rol oynadı.
NitroGen, RPGden platform oyunlarına, battle royaleden yarış oyunlarına kadar geniş bir yelpazede test edildi. İlk sürüm özellikle hızlı motor kontrolüne, yani oyuncu içgüdüsüne odaklanıyor. Araştırmaya göre model, prosedürel olarak üretilmiş dünyalarda ve daha önce hiç görmediği oyunlarda, sıfırdan eğitilmiş modellere kıyasla %52 daha yüksek başarı oranı yakaladı.
NitroGenin tüm araştırma çıktıları açık kaynak olarak paylaşıldı. Model ağırlıkları, veri setleri ve kodlar, oyun, robotik ve LLM alanında çalışan araştırmacıların kullanımına sunuldu. Böylece isteyen herkes modeli kendi projelerine uyarlayabilir veya geliştirebilir.