LARPフレームワークは、オープンワールドゲームにおけるユーザーと言語エージェント間のインタラクション体験を向上させる画期的な技術です。強力な認知アーキテクチャ、環境インタラクションモジュール、そしてパーソナリティ調整を行う後処理によって、ゲーム内でのエージェントとユーザー間のインタラクションが最適化されます。エンターテインメントや教育など、幅広い分野での応用可能性も秘めています。
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香港科技大学、中国科学技術大学などの研究機関の研究者らが最近、GameGen-Xモデルを発表しました。これは、オープンワールドゲームのビデオを生成およびインタラクティブに制御するために設計された拡散変換器モデルです。GameGen-Xは、オープンワールドゲームのビデオを独自に生成でき、革新的なキャラクター、ダイナミックな環境、複雑なアクション、多様なイベントを生成するなど、様々なゲームエンジンの機能をシミュレートできます。さらにユーザーとインタラクトし、ゲームプランナーになったような感覚を味わえます。GameGen-Xの大きな特徴は、そのインタラクティブな制御性です。
テンセントは先日、オープンワールドビデオゲーム向けに設計された業界初の拡散変換モデルである、GameGen-Oという革新的なビデオモデルを発表しました。従来のビデオモデルとは異なり、GameGen-Oは高品質なゲームコンテンツを生成できるだけでなく、ユーザーはゲームキャラクターを操作するようにビデオ内のキャラクターの行動をリアルタイムで制御でき、人工知能とゲームのインタラクションの新しい時代を切り開きます。GameGen-Oの最大の強みはその多様なコンテンツ生成能力と前例のないインタラクティブな制御です。ユーザーは必要に応じて創造できます
北京大学、北京郵電大学、UCLA、BIGAIの研究チームが共同でJarvis-1を発表しました。このインテリジェントエージェントは、『マインクラフト』において卓越した能力を示しています。マルチモーダル知覚、メモリ増強、マルチタスク処理を採用することで、Jarvis-1はゲームにおいてほぼ完璧なパフォーマンスレベルに達しています。LLMからMLMへの知覚能力の向上、マルチモーダルメモリの活用、そして自己指導と改善能力が成功の鍵となっています。課題としては、オープンワールドにおけるタスクの経路が多様であること、高複雑度のタスク実行には状況判断が必要であること、生涯学習が困難であることなどが挙げられます。Jarvis-
香港大学チームが、200以上のプラグインに対応したAgentフレームワークOpenAgentsをオープンソース化しました。OpenAgentsは、日常生活での言語エージェントの使用と管理のためのオープンなプラットフォームです。現在、データエージェント、プラグインエージェント、ウェブエージェントの3つのエージェントが実装されています。OpenAgentsはCG-Eval評価で3位にランクインし、優れたパフォーマンスを示しました。主な機能には、3種類の便利な言語エージェントの提供、Web UIのサポートなどがあります。