强化学习在近年来取得了许多成功，但其样本效率低下，限制了其在现实世界中的应用。世界模型作为一种环境生成模型，为解决这一问题提供了希望。它可以作为模拟环境，以更高的样本效率训练强化学习智能体。目前，大多数世界模型通过离散潜变量序列来模拟环境动态。然而，这种压缩成紧凑离散表示的方法可能会忽略对强化学习至关重要的视觉细节。与此同时，扩散模型已经成为图像生成领域的主导方法，挑战了传统的离散潜变量建模方法。受此启发，研究人员提出了一种名为DI

最近，研究人员开发了一种名为 DIAMOND（Diffusion for World Modelling）的 AI 模型，它能够在神经网络中模拟著名的电脑游戏《反恐精英:全球攻势》(CS:GO)。这个模型在一张 Nvidia RTX3090显卡上运行，能够达到每秒10帧的速度。虽然帧数不算高，但在 AI 模拟领域，这个成就依然令人瞩目。DIAMOND 的训练数据仅仅是87小时的 CS:GO 游戏记录，这仅占类似项目如 GameNGen 所需数据的0.5%。尽管数据量少，但这个模型依然能够模拟出游戏中令人印象深刻的场景。DIAMOND 最初是在 Atari 游戏上展示其能力的，它采用

一项令人瞩目的AI突破近日引发了游戏界和科技圈的广泛关注。研究团队成功开发出一款名为DIAMOND（Diffusion for World Modelling）的AI模型，能够在神经网络中模拟运行《反恐精英:全球攻势》(CS:GO)的简化版本。这一创新成果不仅展示了AI在游戏模拟领域的巨大潜力，更为未来虚拟世界的构建提供了全新思路。DIAMOND模型的一大亮点在于其惊人的效率。在单块Nvidia RTX3090显卡的支持下，模型就能以每秒10帧的速度运行CS:GO模拟。更令人惊叹的是，研究团队仅用87小时的CS:GO游戏数据就完成了模型训练，

Not Diamond 是一款创新的 AI 模型路由器，专为自动确定最适合响应特定查询的 LLM 而设计。通过将多个 LLM 组合成元模型并学习何时调用每个模型，Not Diamond 能在保证高质量响应的同时显著提高处理效率。这一自动化智能路由机制减少了人工选择模型的时间，确保每次查询都能得到优化的响应。Not Diamond 的功能亮点包括多模型支持、性能卓越、自定义模型训练、快速响应、智能权衡、隐私保护以及开发者友好。适用于从旅行规划到技术报告分析、内容创作等各类场景。通过访问其官网注册账号，用户可以轻松开始使用 Not Diamond，根据任务需求选择模型、输入指令，然后获取处理结果。Not Diamond 还提供 API 密钥调用选项，支持用户进行个性化设置和监控模型性能，以适应不同需求。