英伟达新发布了一个能够自动玩（不用再单独训练适配每个游戏）的开源AI模型。AI说：我逐渐理解一切🥹……

{NVIDIA NitroGen}

🧐NitroGen是NVIDIA开发的视觉动作基础模型，基于4万小时跨1000+游戏的视频数据训练，通过统一视觉动作策略实现零射击多游戏控制，支持3D动作游戏、2D平台和探索类场景，开源数据集与模型权重推动通用具身智能研究。

➡️链接：http://t.cn/AXbJ620c

✨重点
●🔬[核心定位] 视觉-动作基础模型，支持跨游戏泛化，零射击处理1000+游戏，无需额外训练即可适配新游戏
●🎮[训练规模] 40,000小时游戏视频数据，自动提取玩家动作标签，覆盖Action-RPG/Platformer/Adventure等类型
●🔄[三大支柱]
互联网级视频动作数据集：从公开游戏视频自动提取动作，含动作标签与游戏场景标注
多游戏基准环境：测试跨游戏泛化能力，支持多场景任务性能评估
统一视觉-动作策略：通过大规模行为克隆训练，生成游戏手柄操作指令
●🚀[性能表现] 在3D动作战斗、2D平台精准控制、开放世界探索等场景表现优异，对新游戏任务成功率比从零训练模型提升52%
●🔧[技术架构] 采用Vision Transformer+Diffusion Transformer架构，输入256×256 RGB帧，输出二进制按钮+连续摇杆动作
●📊[应用方向] 游戏AI开发、自动化QA测试、具身智能研究，支持Linux/Windows系统，需Blackwell/Hopper GPU
●👥[研究团队] NVIDIA主导，联合斯坦福、加州理工、芝加哥大学、德克萨斯大学奥斯汀分校等学术机构
●⚠️[伦理规范] 遵循NVIDIA可信AI政策，强调负责任开发，需内部协作满足行业特定需求
●🔄[开源策略] 数据集、评估套件、模型权重全开源，降低通用具身智能训练门槛
●🔧[硬件要求] 需NVIDIA Blackwell/Hopper GPU，支持256×256分辨率输入，无运行时引擎但优化GPU加速

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