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Nvidia AI spielt Minecraft und gewinnt Konferenzpreis für maschinelles Lernen

Hineinzoomen / Die künstliche Intelligenz von MineDojo kann komplexe Aufgaben in Maine-Handwerk.

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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.

Beispiele für Aufgaben, die Mindougo ausführen kann.

Beispiele für Aufgaben, die Mindougo ausführen kann.

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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. „

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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.

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Sie können Beispiele von MineDojo in Aktion auf sehen Offizielle Websiteund Symbol Mindougo Und die MineCLIP Verfügbar auf github.