新智元报道
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【新智元导读】老黄曾预言，每个像素都将由AI生成！刚刚，谷歌DeepMind放出的「通用世界模型」Genie 3，一句话即生720p实时模拟世界，1分钟视觉记忆一致性超高。
全球最强「世界AI模拟器」今夜诞生！
刚刚，谷歌DeepMind祭出新一代通用世界模型——Genie 3，能模拟出史无前例的丰富交互环境。
一句话，Genie 3即可生成一个动态世界。
令人惊艳的是，它能以每秒20-24帧速度，实时生成720p画面，还能持续数分钟一致性。
相比于前代，Genie 3在生成时长方面也得到了史诗级的加强——一口气能搞定长达数分钟，且内容连贯的可交互世界。
英伟达Jim Fan高度评价，「这就是游戏引擎2.0时代」！
总有一天，UE5所有复杂功能，都能被一个数据驱动的「注意力权重」吸纳。
未来，只需要将手柄指令作为输入，即可渲染一段时空中的像素画面。
如今，Genie 3的问世，标志着世界模拟AI迈向了全新高度，加速了人类通向AGI/ASI的终极目标。
一直以来，「世界模型」被业界看作是通往AGI道路上的关键基石。
因为，它能让AI智能体在无限丰富的模拟环境中接受训练。
十多年来，谷歌DeepMind一直在模拟环境领域引领前沿研究，从训练AI智能体玩转即时战略游戏，到为开放式学习和机器人技术开发模拟环境。
正是在这些研究的推动下，他们开发出了「世界模型」。
它能够利用其对世界的理解，来模拟世界的方方面面，从而让AI智能体可以预测环境如何演变，以及自身行为带来的影响。
去年，谷歌DeepMind首次放出世界模型——Genie 1和Genie 2，它们能为AI智能体生成全新的环境。
此外，Veo 2、Veo 3模型相继迭代，也在不断突破视频生成的技术前沿，能够深刻理解物理世界的规律。
每一款模型，都标志着世界模拟在不同能力维度上的进步。
而Genie 3，是谷歌DeepMind首个支持「实时交互」的世界模型。
相较于Genie 2，一致性和真实感均有提升。
谷歌DeepMind研究员Ali Eslami惊叹道，Genie 3绝对是自ChatGPT以来最令人印象深刻的演示。
2016年，他曾研究「神经表示与渲染」隐约看到通往这一目标路径，但没想到这一天来得这么快。
Hassabis同样感慨道，上世纪90年代，当自己设计模拟游戏时，曾梦想有一天实现这一技术。如今，愿望终于达成。
接下来，具体看看Genie 3具备哪些强大能力？
· 模拟物理世界
理解物理世界，是任何一个世界模型必备能力。
Genie 3不仅可以生成水流、光照等自然现象，还能与复杂环境进行交互。
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· 模拟自然世界
Genie 3还可以生成充满生命力的自然系统，不论是错综复杂的森林、花草等植物，还是各种生物，都能让人仿佛置身于真实生态之中。
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· 创建动画奇幻世界
不仅如此，Genie 3的想象力也没有边界。
它能创造出奇幻场景，以及富有表现力的动画角色，比如彩虹桥上的卡通狐狸、森林中的萤火虫等等。
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· 探索地点与历史场景
更令人想不到的是，Genie 3还能玩穿越。
不论是重现古代文明的辉煌，还是探索不同的地方，它都能带你跨越时空，体验景点的独特魅力。
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不得不说，Genie 3的实时交互能力，令人叹为观止。
那么，谷歌DeepMind是如何具体实现的呢？
要实现Genie 3的实时交互与长时程一致性，技术团队攻克了诸多难题。
在自回归地生成每一帧画面的过程中，模型必须考虑到随时间推移而不断延长的先前轨迹。
举个栗子，当玩家在一分钟后重访某个地点时，模型必须调取一分钟前的相关信息。
为了实现实时交互，这种计算必须在新用户输入抵达时每秒执行多次，以做出即时响应。
此外，要让AI生成的世界富有沉浸感，就必须在很长的时间跨度内保持物理上的一致性。
然而，自回归地生成一个环境，通常比一次性生成整个视频的技术难度更大，因为微小误差会随时间累积。
尽管面临这一挑战，Genie 3生成的环境仍能在数分钟内基本保持一致，其视觉记忆最远可追溯到一分钟前。
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如下图可见，建筑左侧的树木在交互过程中始终如一，即使时隐时现也保持稳定。
Genie 3的一致性是一种涌现能力。
NeRFs和高斯溅射（Gaussian Splatting）虽然也能实现一致的可导航3D环境，但它们依赖于提供显式的3D表征。
相比之下，Genie 3 生成的世界则远为动态和丰富，因为它们是模型根据世界描述和用户行为逐帧创造出来的。
除了导航输入，Genie 3还支持一种更具表现力的文本交互形式，团队称之为「由提示词驱动的世界事件」。
直白讲，一句话生成世界。
不论是改变天气，还是引入新物体或角色，这种能力大幅提升了沉浸感。
与此同时，它也拓展了反事实（即what if）场景的广度，可供 AI 智能体在经验学习中用于处理各种意外情况。
比如，在北美大草原上，你可以让Genie 3即时生成一辆绿色拖拉机、一位骑马的人；在滑雪场景中，生成一个衣服上印有「Genie 3」的人，或是一个香蕉滑翔伞；在伦敦街景中，还可以空降Dragon。
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为了验证Genie 3所创世界，对未来AI智能体训练的兼容性，团队为新版SIMA智能体生成了多个世界。
在每个世界中，都指示该智能体去达成一系列特定目标。
它会通过向Genie 3发送导航指令，来尝试完成任务。假设让它走向和面机和面包架，Genie 3都能指示智能体去完成目标。
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与所有其他环境一样，Genie 3并不知道智能体的目标，它只是根据智能体的行为来模拟世界的未来走向。
由于Genie 3能够保持一致性的能力，现在可以执行更长的动作序列，以实现更复杂的目标。
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尽管Genie 3拓展了世界模型的能力边界，但也存在一定的局限性，具体包含以下5点：
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有限的动作空间
虽然由「提示词驱动的世界事件」允许广泛的环境干预，但这些干预不一定由AI智能体自身执行。AI智能体目前能直接执行的动作范围仍然有限。
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与其他智能体的交互和模拟
在共享环境中精确模拟多个独立智能体之间的复杂互动，仍是研究领域的一大挑战。
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真实世界位置的准确表征
Genie 3 目前还无法以完美的地理精度模拟真实世界的地点。
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文本渲染
通常只有在输入的世界描述中提供了文本信息时，模型才能生成清晰易读的文字。
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有限的交互时长
模型目前可支持数分钟的连续交互，而非长达数小时的持续互动。
尽管如此，Genie 3是世界模型发展的一个重要里程碑。
它能为教育和培训创造新机遇，帮助学生学习、助力专家积累经验。
它不仅能为机器人和自主系统等 AI 智能体提供广阔的训练空间，还能用于评估智能体的性能并探究其弱点。
在迈向AGI征途中，Genie 3描绘了一个由AI加持，充满交互与创意的世界，一个世界模型全新的未来。
再次狙击Genie 3之后，OpenAI团队Steven Heidel献上彩虹屁，「真是一个见证AGI时刻」。
神仙打架的好戏，正式开演。
（文：新智元）