12月初,谷歌DeepMind发布了Genie 2。Genie系列AI系统被称为世界模型,能够在用户(人类或自动化AI智能体)在软件模拟的世界中移动时生成相应图像。虽然模型运行时的视频效果看起来像电子游戏,但DeepMind一直将Genie 2定位为训练其他AI系统的工具,帮助它们更好地完成设计任务。本周二,DeepMind宣布推出新的Genie 3模型,该实验室认为这是一个更优秀的AI智能体训练系统。
乍看之下,Genie 2到3的跃升并不如去年的升级那样显著。Genie 2使DeepMind的系统能够生成3D世界,即使在用户或AI智能体离开去探索生成场景的其他部分后,也能准确重构环境的一部分。环境一致性往往是之前世界模型的弱点,例如Decart的Oasis系统在记住其生成的Minecraft关卡布局方面存在困难。
相比之下,Genie 3提供的增强功能看起来更为温和,但在谷歌今日正式发布前举行的媒体简报会上,DeepMind研究总监Shlomi Fruchter和研究科学家Jack Parker-Holder认为,这些改进代表了通向通用人工智能道路上的重要里程碑。
那么Genie 3究竟在哪些方面表现更好?首先,它输出720p分辨率的画面,而不是前代的360p。它还能够维持更长时间的"一致"模拟。Genie 2理论上限制为60秒,但实际上模型往往会更早开始产生幻觉。相比之下,DeepMind表示Genie 3能够运行数分钟才开始产生伪影。
该模型的另一个新功能是DeepMind称之为"可提示的世界事件"。Genie 2具有交互性,用户或AI智能体能够输入移动命令,模型在生成下一帧后会做出响应。Genie 3能够实时完成这项工作。此外,可以通过文本提示来调整模拟,指示Genie改变其生成世界的状态。在DeepMind展示的演示中,模型被告知在一个人滑雪下山的场景中插入一群鹿。虽然鹿的移动方式不够逼真,但DeepMind表示这是Genie 3的杀手级功能。
如前所述,该实验室主要将模型视为训练和评估AI智能体的工具。DeepMind表示,Genie 3可用于教授AI系统处理其预训练未涵盖的"假设"场景。Fruchter说:"在模型能够部署到现实世界之前,还有很多工作要做,但我们确实将其视为更高效训练模型并提高其可靠性的方式。"他举例说,Genie 3可用于教导自动驾驶汽车如何安全避开突然出现在前方的行人。
尽管DeepMind对Genie进行了改进,但该实验室承认仍有大量工作要做。例如,该模型无法完美准确地生成现实世界位置,在文本渲染方面也存在困难。此外,为了让Genie真正有用,DeepMind认为模型需要能够维持模拟世界数小时而非数分钟。尽管如此,该实验室认为Genie已准备好产生现实世界的影响。
Parker-Holder说:"我们已经到达这样一个阶段:虽然你不会将Genie作为唯一的训练环境,但你确实可以发现一些你不希望智能体做的事情,因为如果它们在某些设置中表现不安全,即使这些设置并不完美,了解这一点仍然是有益的。你已经可以看到这将走向何方,随着模型的改进,它将变得越来越有用。"
目前,Genie 3尚未向公众开放。不过,DeepMind表示正在努力让更多测试人员使用该模型。
Q&A
Q1:Genie 3相比Genie 2有哪些主要改进?
A:Genie 3在三个方面有显著改进:首先是分辨率从360p提升到720p;其次是能够维持数分钟的一致模拟,而Genie 2往往在60秒内就开始产生幻觉;最重要的是新增了"可提示的世界事件"功能,可以通过文本提示实时修改模拟世界的状态。
Q2:Genie 3的主要用途是什么?
A:Genie 3主要用于训练和评估AI智能体,特别是处理预训练未涵盖的"假设"场景。例如,可以用来教导自动驾驶汽车如何安全避开突然出现的行人,帮助AI系统提高可靠性和安全性。
Q3:普通用户现在能使用Genie 3吗?
A:目前Genie 3尚未向公众开放。DeepMind表示正在努力让更多测试人员使用该模型,但还没有具体的公开发布时间表。
好文章,需要你的鼓励
随着大语言模型在人工智能时代展现强大力量,可穿戴设备成为收集人体数据的重要载体。通过实时监测血压、心率、血糖等生命体征,结合AI边缘计算能力,医疗正向个性化转型。基因治疗、数字孪生技术让每个人都能拥有专属的医疗数字化身,实现从"报销型医疗"向"创新循证医疗"的转变,为疾病预防和健康管理带来革命性突破。
华中科技大学研究团队发现,通过让AI模型学习解决几何问题,能够显著提升其空间理解能力。他们构建了包含约30000个几何题目的Euclid30K数据集,使用强化学习方法训练多个AI模型。实验结果显示,几何训练在四个空间智能测试基准上都带来显著提升,其中最佳模型达到49.6%准确率,超越此前最好成绩。这项研究揭示了基础几何知识对培养AI空间智能的重要价值。
在巴黎举办的欧洲开放基础设施峰会期间,专门用一整天时间讨论VMware迁移问题。博通收购VMware后许可证价格上涨,导致客户运营成本大幅增加。开源开发者展示了将VMware虚拟机迁移到开源替代方案的产品。Forrester分析师指出VMware客户对此感到信任破裂。OpenStack等开源解决方案虽然复杂度较高,但提供了健康的开源生态系统替代方案。
中国人民大学研究团队开发了Tool-Light框架,通过信息熵理论解决AI工具使用中的过度调用、调用不足和过度思考问题。该框架采用熵引导采样和两阶段自演化训练,让AI学会合理使用外部工具。在10个推理任务测试中,Tool-Light显著提升了AI的效率和准确性,为AI工具集成推理提供了新的解决方案。