في خطوة جريئة نحو المستقبل التفاعلي، تم الكشف عن نظام ABot-World-0، وهو نموذج قوي للذكاء الاصطناعي مصمم لتحسين تجربة اللعب والتفاعل ضمن بيئات طويلة الأمد. يعتمد هذا النظام على بنية تحتية متعددة المصادر تشمل ألعاب AAA، ومحركات المحاكاة، ومقاطع الفيديو من الإنترنت، مما يتيح له تعلم ديناميكيات العالم القابلة للتحكم.

يستخدم ABot-World-0 نموذج "WorldExplorer" لجمع البيانات المدفوعة بواسطة وكلاء موجهين بتعليقات التدريب. بالإضافة إلى ذلك، يتم تطبيق سلسلة من 14 فحص جودة حتمي، وتقييمات قائمة على نماذج اللغات الضخمة (VLM)، وتنسيق بين الإجراءات والنصوص.

تعتمد آلية التعليم في هذا النموذج على عملية معقدة تُسمى "التسليم التعليمي" (teacher forcing) وزرع المعرفة عبر "التقطير"، حيث يتم تحسين أداء الطلبة من خلال نموذج مدرس توزيعي طويل الأمد.

يتيح النموذج أيضاً التحكم الموحد من خلال مجموعة متنوعة من الإجراءات باستخدام لوحات المفاتيح، مما يسهل التنقل بين المشاهد والتفاعل مع الشخصيات. ولتمكين نشر النظام، تم تصميم بنية تحتية خفيفة الوزن للقدرة على معالجة تدفقات الفيديو بجودة 720P بسرعة تصل إلى 16 إطارًا في الثانية، كل ذلك باستخدام وحدة معالجة الرسوميات (GPU) من نوع NVIDIA RTX 5090.

تظهر نتائج التجارب على "WorldRoamBench" أن ABot-World-0 يتمتع بقدرة ممتازة على التحكم وتطور العالم لأمدٍ طويل بشكل متناغم. مع هذا النظام، يبدو أن الأفق واسِع أمام إمكانية خلق عوالم مستقبلية تفاعلية ومذهلة.

فهل أنتم مستعدون للدخول في هذه المغامرة الرقمية؟ شاركونا آرائكم في التعليقات!