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剛剛!谷歌內(nèi)部揭秘Genie 3:Sora后最強AI爆款,開啟世界模型新時代

人工智能
Genie 3來了!這或許是最接近「模擬世界」的AI魔法。只需一句話,它就能生成一個動態(tài)、可互動的世界——角色能互動、下水會濺起水花,甚至還能記住一分鐘前的細節(jié)。DeepMind研究者直言:Genie 3是通向AGI的關(guān)鍵一步。

Genie 3是有史以來最先進的世界模型之一。

僅通過文本,它能夠?qū)崟r生成完全互動、高度一致的世界。

它不僅是DeepMind積累的結(jié)晶,還是通向AGI和具身智能體的關(guān)鍵一步。

但Genie 3是如何構(gòu)建的?未來的世界模型又是什么樣?

剛剛,谷歌DeepMind的研究科學(xué)家Jack Parker-Holder和研究總監(jiān)Shlomi Fruchter,在a16z的訪談中,分享了他們的觀點。

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這次對話提供了對Genie 3的第一手洞察。

主持人Justine Moore發(fā)推表示:「Genie 3在網(wǎng)絡(luò)上引發(fā)熱潮」。

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他總結(jié)了深入探討的要點:

  • Genie3是由兩個DeepMind項目(Veo 2和Genie 2)合作完成的成果。
  • 實時、互動的世界模型有很多潛在應(yīng)用。
  • 但應(yīng)用并不是推動研究的主要動力——它們是從用戶使用模型的過程中自然涌現(xiàn)出來的。
  • Genie 3可以保留最長達一分鐘的空間記憶。
  • 物理規(guī)律是模型的「自然產(chǎn)物」,并會隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模和深度而不斷提升。
  • 目前還沒有一個「終極模型」能夠同時具備Veo 3和Genie 3的所有能力。

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Genie 3:AI新魔法

如果說LLM的原生圖像編輯功能,「動動嘴PS」是「言出法隨」,那Genie 3這次的新特性叫什么?

只需輸入文本提示,Genie 3即可生成動態(tài)世界。用戶可以實時進行探索,每秒高達24幀,分辨率為720p。

十多年來,谷歌DeepMind一直致力于模擬環(huán)境的研究。

Genie 3是他們最新最強的「世界模型」,是通向通用人工智能(AGI)的關(guān)鍵一步,因為它能讓AI智能體在無限豐富的模擬環(huán)境中進行訓(xùn)練。

去年,他們推出了首批基礎(chǔ)世界模型Genie 1和Genie 2,它們能為智能體生成全新的環(huán)境。此外,他們還通過Veo 2和Veo 3等視頻生成模型,不斷提升對直觀物理的理解能力。

這些模型在世界模擬的不同能力上都取得了進展。Genie 3是谷歌首個支持實時交互的世界模型,同時提升了一致性和真實感。

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在生成視頻時長、世界一致性、內(nèi)容的多樣性、特殊記憶等多個方面,Genie 3都實現(xiàn)了突破。

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它甚至可以讓個人創(chuàng)造自己的游戲世界、訓(xùn)練強化學(xué)習(xí)的智能體、機器人研究等。

所有這些應(yīng)用基本上都源于一個核心能力:只用幾句話就能生成一個完整的世界。

最關(guān)鍵的新特性是:特殊記憶。

比如:一個角色拿著刷子在墻上刷漆,然后他移動到墻的另一邊去刷,接著又回到原來的位置,結(jié)果之前刷的痕跡還在。

特殊記憶(special memory)是DeepMind團隊有意設(shè)計的目標,但最終的效果好得出乎意料。

即便是參與Genie 3的內(nèi)部成員,第一次看到上面刷墻的示例時也不敢相信,需要再三觀看、逐幀檢查,才確定這真的是模型生成的。

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Genie 3的一致性非常高:建筑物左側(cè)的樹木在整個交互過程中始終保持一致,即使它們時而進入視野時而消失

其實,Genie 2就已經(jīng)具備了一些「記憶能力」。但當(dāng)時,整個AI界太多令人激動的模型發(fā)布,比如Veo 2模型幾天后也發(fā)布了。而且,當(dāng)時谷歌主打的賣點是「可以生成新的世界」,所以記憶能力就沒被強調(diào)出來。

到了Genie 3,在「記憶」上,谷歌DeepMind下了更大的決心,明確地把「增強記憶能力」作為核心目標之一。

當(dāng)時設(shè)定的目標是:

  • 超過一分鐘的記憶
  • 支持「實時生成」
  • 還能提升「分辨率」

其實,這幾個目標本身是互相矛盾的,但谷歌無所畏懼。

說實話,直到項目快結(jié)束時,在看到最終樣本的那一刻,他們依然感到震撼。這種成果即使是預(yù)期中的,真的實現(xiàn)的時候還是非常令人興奮。畢竟,研究項目永遠不會有百分百的確定性。

在設(shè)計上,他們還有一個明確的方向,就是不采用「顯式表示法」。市面上已有一些方法,比如用NeRF或Gaussian Splatting等技術(shù),通過構(gòu)建明確的3D世界結(jié)構(gòu),來達到一致性。這些方法很好,在某些應(yīng)用上效果不錯。

但他們堅持讓模型「逐幀生成」,這種方式對模型的泛化能力、適應(yīng)多樣世界的能力更有幫助。

智能涌現(xiàn),驚喜不斷

就像其他生成式模型一樣,隨著Scaling,效果確實會提升,這已經(jīng)不是什么秘密了。

盡管不如語言模型在推理能力上的涌現(xiàn)表現(xiàn),Genie 3依然涌現(xiàn)出一些令人驚訝的行為。比如說,如果一個角色靠近一扇門,模型可能就會「推測」角色應(yīng)該打開門;這類符合人類直覺的行為,模型現(xiàn)在能在一定程度上表現(xiàn)出來了。

還有就是對語言的理解在不斷變好,生成的內(nèi)容也越來越真實,視覺效果更自然。

從Genie 2到Genie 3的提升非常明顯,特別是在「模擬現(xiàn)實世界能力」上有巨大飛躍。

比如物理效果的表現(xiàn)——像水的模擬、光照的變化,都非常驚艷。

現(xiàn)在已經(jīng)到了一個地步,哪怕是非專業(yè)人士,看了之后也會覺得是真實拍攝的視頻。??

這太驚人了。而在Genie 2時代,模型雖然大致能表現(xiàn)出物體該有的行為,但你還是一眼能看出「這是AI生成的,不是真的」。

現(xiàn)在的視頻真假難辨,進步真的很大了。

在「地形多樣性」問題:比如模型需要理解在沙地上行走、在下坡滑雪、在水中游泳,這些動作和物理反饋應(yīng)該是不一樣的。

谷歌團隊發(fā)現(xiàn)這些行為很多都是規(guī)模和數(shù)據(jù)廣度所帶來的「涌現(xiàn)能力」。

換句話說,他們并沒有為這些行為做專門的訓(xùn)練或設(shè)計,而是模型自己「學(xué)」出來的。它通過足夠豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù),掌握了這個「世界」的通用常識。大多數(shù)時候,它表現(xiàn)非常不錯。

比如下面的例子:

在滑雪時,角色在下坡時速度會變快,而試圖上坡時就會變慢,甚至爬不上去;

下水后,角色一般會開始游泳或濺起水花;

靠近水坑時,模型通常也會讓角色穿上雨靴。

這些行為都非常自然,和人類對真實世界的理解非常一致,而這些都是模型自己學(xué)會的,真的讓人覺得像魔法一樣。

這里還有一個有趣的權(quán)衡:既能保持世界的「物理一致性」,同時也能忠實地執(zhí)行用戶的提示詞。

對視頻模型來說,「低概率事件」本來很難,但Genie 3依然能有不錯的表現(xiàn)。

這正是它的魅力所在:

即便是一些現(xiàn)實中不太可能發(fā)生的場景,Genie 3也能讓你如臨其境,而不是僅僅生成一個和你身邊環(huán)境一樣的無聊視頻。

在「指令跟隨/文本對齊」,Genie 3也得到了提升,這主要得益于DeepMind內(nèi)部不同項目(特別是Veo項目)的經(jīng)驗遷移和知識共享。這種跨團隊協(xié)作是DeepMind的優(yōu)勢。

世界模型是讓智能體走向現(xiàn)實世界最快的路徑。Genie 3朝著這個目標邁出了一大步。

那Genie 4、Genie 5的新特性有哪些設(shè)想?

未來的關(guān)鍵 真實感和交互性

但總的來說,Genie 3團隊最關(guān)注的始終是一件事:讓模型本身變得盡可能強大,讓它能產(chǎn)生更廣泛的影響,然后把創(chuàng)造應(yīng)用的機會交給其他團隊。

他們表示最終會開放Genie 3模型。

未來確實讓人特別興奮,但也必須承認,世界模型距離真正「準確模擬現(xiàn)實世界」還有很大差距。

比如,把一個人放進生成的世界里,讓他隨心所欲地做任何事情,我們還遠遠做不到。

還有很多工作要做,才能讓虛擬世界的真實感和自由度接近現(xiàn)實。

應(yīng)用還有很多,關(guān)鍵在于能否準確模擬世界,并把人放進其中。也許還能從「第三視角」觀察自己,或者與虛擬智能體互動。

他們還透露真實感和交互性是未來的關(guān)鍵。

現(xiàn)在機器人領(lǐng)域最大的瓶頸之一就是數(shù)據(jù):能收集到的數(shù)據(jù)非常有限。

而Genie 3能生成幾乎無限的場景,這樣一來機器人就能在虛擬世界里學(xué)習(xí),而不再局限于現(xiàn)實中能采集到的視頻。這個想法真的很令人興奮。

最后一個問題:人類是不是生活在某種模擬中?

這個問題被問過很多次,得到了「哲學(xué)化」的回答:如果真是模擬,那它運行在完全不同的硬件之上

如果人類真的生活在一個模擬世界里,那它絕對不是運行在現(xiàn)在的硬件上的。因為我們的世界是連續(xù)的,而不是數(shù)字化的。

所有的感知都是連續(xù)的信號。

也許,在量子層面會有一些「硬件限制」,但至少和我們現(xiàn)在的計算機完全不同。

或許未來量子計算機,才是運行我們這個模擬世界的真正平臺。

參考資料:

https://www.youtube.com/watch?v=tWgjhC7dJRo

https://x.com/Mascobot/status/1956769541759094859

https://supersonic.video/tWgjhC7dJRo

https://x.com/venturetwins/status/1956769043668725919

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 新智元
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