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      馬斯克真沒吹牛!世界模型 Genie 3 一鍵打造 GTA6 不是夢

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      AI 熱點一個接一個,大家光顧著看熱鬧,真正的王炸反而容易被錯過。

      就在今天凌晨,Google DeepMind 推出了打磨已久的新項目:Project Genie。這不單是一個好玩的 AI 工具,更是 Google 通往通用人工智能(AGI)的重要一步:

      一個真正的「世界模型」實驗原型。


      目前,Project Genie 已經向美國地區 18 歲及以上的 Google AI Ultra 訂閱用戶開放使用。

      首先我們要搞清楚一個概念,Project Genie 生成的本質上是一個實時渲染的交互環境。它的技術底座由三部分組成:負責圖像控制的 Nano Banana Pro、負責理解語言指令的 Gemini 模型,以及負責物理反饋的 Genie 3。

      前兩者我們都比較熟悉,無需過多贅述,但 Genie 3 又該怎么理解呢?

      簡單來說,它的機制和人類做夢的原理很像。

      我們在做夢時,大腦會構建一個包含視聽觸覺的虛擬世界。雖然夢里的邏輯有時會跳躍,但沉浸感很強。Genie 其實就是讓計算機學會「做夢」,并且允許用戶進入這個夢境進行互動。

      此外,與 ChatGPT 這類基于文本統計規律的模型不同,Genie 3 本質上是一個「物理世界模型」。它雖然沒學過物理公式,但通過觀看幾百萬次物體運動的視頻,自己「學會」了重力、慣性這些物理規則。

      體驗 Project Genie 的方式也非常簡單。


      Google AI 產品宣傳委員 Josh Woodward 就演示了全過程:他先把自己的照片轉換成復古游戲風格的角色,然后上傳到 Genie,輸入「沙漠場景」和角色描述。

      點擊生成后,他就能以牛仔的身份在沙漠里自由探索了。


      為了讓控制更精準,用戶還可以在進入前預覽環境,并調整視角。點擊開始后,當你按下鍵盤方向鍵(WASD),系統會實時預測并生成前方的路徑和場景。


      整個過程就跟玩游戲一樣,有所不同的是,你不僅是觀眾,更是這個世界的導演。

      不過,作為一個還在開發中的實驗模型,Project Genie 也有明顯短板,比如每次只能玩 60 秒。在接受的采訪播客中,Google 開發團隊解釋說,時間太長會導致畫面邏輯崩壞,產生幻覺,而且實時生成的計算成本極高。


      ▲ https://www.youtube.com/watch?v=Ow0W3WlJxRY&t=1s

      因此,為了平衡體驗和成本,目前的單次探索被限制在 1 分鐘內。

      當然,如果你玩膩了沙漠,可以隨時修改指令,瞬間把場景變成賽博城市,而角色的動作邏輯依然會保留。前陣子馬斯克在社交平臺上放話稱,AI 有可能讓普通人幾分鐘內生成《GTA6》。

      投資機構 VentureTwins 也認為,2026 年將是世界模型的爆發之年。Project Genie 這種「實時視頻生成」的技術路徑,未來可能會和基于代碼的傳統游戲引擎分庭抗禮。

      有了 Project Genie,這些判斷似乎聽起來也不那么遙遠了。


      ▲ 圖片來自 @AngryTomtweets https://x.com/AngryTomtweets/status/2016986111927865430

      在駕駛直升機時,左下角的地圖還會實時更新。


      ▲ 圖片來自 @fofrAI https://x.com/fofrAI/status/2016936855607136506

      網友 @yrzhe_top 試玩后則反饋稱,他在外星球開車「兜風」時發現,沒有宣傳視頻那么流暢,有些延遲,自定義提示也沒生效,只能用官方預設內容。


      ▲ 圖片來自@yrzhe_top

      Google 開發團隊也承認,目前 Genie 3 處于早期階段,物理規律模擬得還不夠準確,穿?;蜍壽E怪異的情況常有發生。不過 @yrzhe_top 也表示,雖然它只做到了承諾的七成,但這七成已經足夠讓人驚艷。


      ▲ 圖片來自 @jen_w1n https://x.com/jen_w1n/status/2016929094517088416

      當然,如果只是為了做一個高配版的《我的世界》,Google 顯然不需要動用那么多資源。Project Genie 的真正野心在于解決 AI 通往 AGI 路上的最大攔路虎,即數據枯竭與具身智能瓶頸。

      是的,互聯網上的高質量文本數據快被吃光了,且機器人無法通過閱讀百科全書學會洗碗,它需要肌肉記憶和物理反饋。

      然而,現實中獲取機器人失敗數據的成本極高,但 Genie 可以作為一個無限的合成數據生成器,模擬出十億個不同的廚房、倉庫或外星地表,讓機器人在里面積累「肌肉記憶」,學會了再應用到現實中。

      類似的還有螞蟻靈波今天開源的 LingBot-VA 模型,它能在生成畫面的同時推演動作序列,讓機器人像人一樣「邊想邊做」。制作早餐、拾取螺絲、拆快遞、疊衣物、疊褲子的能力都有所長進。

      此外,Google 開發團隊在訪談中還暢想了更具人文關懷的應用場景,例如心理治療與教育。

      家長可以利用 Genie 生成一個「滿是蜘蛛的房間」,在一個絕對安全且可控的虛擬環境下幫助孩子進行脫敏練習?;蛘咴跉v史課上,直接生成一個 18 世紀的巴黎街道讓學生親歷其境。

      盡管現在的 Project Genie 還有畫質粗糙、時長短、延遲高以及無法多人聯機等問題,但它確實推開了那扇通往物理現實模擬的大門。

      回頭看 2024 年那句「世界不存在了」,最后讓它成真的,估計不是 Sora,而是 Genie。

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