Papier beschreibt MindougoNvidias allgemeiner Agent für künstliche Intelligenz, der Aktionen von schriftlichen Eingabeaufforderungen ausführen kann Maine-HandwerkUnd die gewonnen – gewonnen Outstanding Datasets and Standards Paper Award im Jahr 2022 Neuronen (Neural Information Processing Systems)-Konferenz, gab Nvidia am Montag bekannt.
Um das MineDojo-Framework zum Spielen zu trainieren Maine-Handwerkdie Forscher fütterten es 730.000 Maine-Handwerk YouTube-Videos (mit über 2,2 Milliarden kopierten Wörtern), 7.000 Webseiten gestohlen Maine-Handwerk Wiki, 340.000 Reddit-Posts und 6,6 Millionen Reddit-Kommentare zu beschreiben Maine-Handwerk Spielen.
Aus diesen Daten erstellten die Forscher ein benutzerdefiniertes Adaptermodell namens MineCLIP, das Videoclips mit bestimmten Videos im Spiel verknüpft. Maine-Handwerk Aktivitäten. Infolgedessen kann jemand dem Agenten von MineDojo mit Hilfe von natürlicher Sprache auf hohem Niveau sagen, was er im Spiel tun soll, z um dies im Spiel zu erreichen.
MineDojo zielt darauf ab, einen flexiblen Agenten zu schaffen, der erlernte Aktionen verallgemeinern und auf verschiedene Verhaltensweisen im Spiel anwenden kann. wie nvidia schreibenWährend Forscher seit langem autonome KI-Agenten in Videospielumgebungen wie z Sternen SchiffUnd die Punktund Joe sind diese Agenten meist nur auf wenige Aufgaben spezialisiert. Also wandten sich Nvidia-Forscher an Maine-Handwerk, das beliebteste Spiel der Welt, entwickelt, um einen skalierbaren Trainingsrahmen für einen Generalisten zu entwickeln – einen, der eine Vielzahl von offenen Aufgaben erfolgreich ausführen kann. „
Preisgekrönt Papier„MINEDOJO: Aufbau sachkundiger Open-Object-Agenten auf Internetebene“, zum ersten Mal im Juni. Zu den Autoren gehören Linxi Fan von Nvidia, Guanzhi Wang, Yunfan Jiang, Ajay Mandlekar, Yuncong Yang, Haoyi Zhu, Andrew Tang, De-An Huang, Yuke Zhu und Anima Anandkumar von verschiedenen akademischen Institutionen.
Sie können Beispiele von MineDojo in Aktion auf sehen Offizielle Websiteund Symbol Mindougo Und die MineCLIP Verfügbar auf github.
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