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为了充分验证SIMA的性能研究团队与8家知名游戏工作室合作在《无人深空》、《模拟山羊3》等复杂3D游戏中进行了广泛测试。结果显示SIMA在约10秒内即可完成600多种基本操作如挖矿、驾驶飞船、制作装备等。
SIMA之所以在3D游戏领域取得如此突破主要归功于其采用的大模型训练方法。这种方法使SIMA能够广泛识别复杂动作同时无需为每款新游戏单独设计控制及观察模块。此外SIMA的整体架构类似人体结构包括视觉感知、大语言处理、建模规划与控制和执行等多个子模型使其能够像人类一样高效地思考、规划和行动。
在数据收集与预处理方面SIMA同样表现出众。研究团队从众多商业游戏中收集了海量数据资源并通过精细的数据清洗、转换和标准化流程为模型的训练和优化提供了有力保障。这一举措显著提高了SIMA在游戏中的物体识别、动作判断和交互响应等方面的准确率。
展望未来谷歌DeepMind团队计划继续优化SIMA的通用代理能力以期在现实生活中发挥更大作用为用户带来更多便利。SIMA的推出无疑为3D游戏智能领域带来了新的变革让我们共同期待它在未来能够创造更多的辉煌。
