NVIDIA展示了完全由人工智能控制的NPC在游戏中的表现

NVIDIA展示了完全由人工智能控制的NPC在游戏中的表现在GDC2024的主题演讲中,NVIDIA首席执行官黄仁勋播放了一段《CovertProtocol》的简短预告片/解说,这是与人工智能SDK开发商InworldAI合作的技术演示。CovertProtocol是Inworld正在构建的人工智能增强开发平台的代号。它使用虚幻引擎5并利用NVIDIA的多项AI技术(包括Riva自动语音识别和Audio2Face)来提供逼真的角色,这些角色可以说话、做出反应并与周围环境实时互动。《CovertProtocol》与Convair/Unity在GDC上展示的ProjectNeuralNexus技术演示相似。主要区别在于,前者比NeuralNexus看起来要好得多。从图形上看,它采用了UE5和Epic的MetaHuman技术,效果令人惊叹。NeuralNexus使用的是Unity,显得单调乏味。与以往的MetaHumanCreator演示相比,《CovertProtocol》的模型看起来更具可塑性。不过,我们必须考虑到,当Epic展示高度精细、近乎逼真的模型时,并没有复杂的背景来消耗周期。因此,开发人员可以充分利用资源,使MetaHuman脸部看起来尽可能细致。隐秘协议》更接近于模型在成品游戏中的样子,这仍然是相当不错的。与康维展示的FPS游戏相比,该演示的游戏玩法更像是对话式的神秘冒险。因此,我们没有看到任何激烈的动作,但它确实展示了对话片段,而且人工智能的面部动画和语音语调要好得多。语音仍然无法与人类配音相比,但也不像Convai的模型那样完全没有情感。其中有一些情感的暗示。不可否认,这次演示给人留下了深刻印象,但它也像"神经连接项目"(ProjectNeuralNexus)一样,对游戏的未来提出了一些合理的问题。也就是说,游戏玩家是否真的希望能够与虚拟的Chat-GTP头像进行开放式、有时甚至是无意义的对话?还是他们会拒绝这些人工智能驱动的想法,转而选择传统的语音表演和脚本对话?没有成品还很难说。不过,我们已经可以看到人工智能疲劳症的出现,因为公司每天都在向消费者灌输基于人工智能的产品理念。如果目前的趋势继续下去,人工智能很快就会控制一切,从游戏到日常任务。没有经过深思熟虑就开发出来的游戏--过于依赖人工智能机制很可能会惹恼玩家,而不是将他们转化为销量。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1424328.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1424328.htm

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戴尔和NVIDIA推出ProjectHelix为企业提供生成性人工智能然而,当这些公司不完全确定他们如何开始利用生成性人工智能时,就会出现一个重大问题。对该技术如何运作以及如何实施有深入了解的专家是稀缺的,更不用说是非常昂贵的。认识到这种脱节,戴尔科技公司和英伟达公司共同推出了名为ProjectHelix的产品,专门用于简化生成式人工智能的入门过程。ProjectHelix专注于创建全栈式的、企业内部的生成性人工智能解决方案,使企业能够使用自己的数据建立新的或定制现有的生成性人工智能基础模型。企业开始使用生成性人工智能服务时出现的一个问题是内部知识产权泄漏的风险。事实上,包括三星和苹果在内的几家公司已经实施了政策,阻止他们的员工为工作目的使用ChatGPT等工具,因为担心与这个问题有关。这种担忧的部分原因是,几乎所有早期的生成性人工智能迭代只能在大规模的云端数据中心运行,其中许多收集了输入其提示输入的数据。然而,在支撑生成式人工智能应用的基础模型令人难以置信的快速发展中,这些担忧有很多已经得到解决。值得注意的是,现在有各种各样的开源模型可从市场上获得,如HuggingFace。许多这些开源模型可以在更合理的计算要求下非常有效地运行,例如在一个适当装备的内部数据中心。此外,一些大的科技公司已经开始改变关于他们的模型可以在哪里运行的规则,并且正在创建他们的模型的较小版本,为现场使用进行优化。此外,我们已经看到一些公司,包括NVIDIA开始提供专门为企业应用设计的模型。NVIDIA的发展在多个层面上都很有趣。该公司与生成性人工智能密切相关,主要是因为其硬件。NVIDIA的GPU芯片为目前云计算中的大部分生成性人工智能应用和服务提供动力。在该公司3月份的最后一次GTC会议上,他们公布了一整套生成性人工智能相关的软件,包括特定行业的软件基础模型和以企业为中心的开发工具,特别是其NeMo大型语言模型(LLM)框架和用于过滤不需要的主题的NeMoGuardrails,令许多人感到惊讶。这些模型被优化为在NVIDIA硬件上运行。Helix项目代表了戴尔和NVIDIA的合作努力,组装了一系列戴尔PowerEdge服务器系统。这些系统包括NVIDIAH100GPU和NVIDIA的BluefieldDPU(数据处理单元,用于AI工作负载所需的服务器之间的高速互连)系列,并与NVIDIA的企业AI软件捆绑。此外,戴尔从其PowerScale和ECS企业对象存储产品线中提供了几种不同的存储选项,为人工智能工作负载进行了优化。其结果是一个全面的解决方案,使企业能够开始建立或定制生成性人工智能模型。潜在客户可以使用NVIDIA的一个基础模型选项,或者如果他们愿意,可以从HuggingFace(或其他技术供应商的解决方案)中选择一个开源模型并开始这个过程。捆绑的NVIDIA软件允许导入一个组织的现有数据语料库--从文件、客户服务聊天记录、社交媒体帖子等等--然后用它来训练一个新模型或定制一个现有模型。训练过程完成后还包括配套的运行推理和利用新训练的模型创建新的应用程序所需的工具。戴尔的捆绑服务还提供了一个蓝图,帮助企业在创建/定制这些模型和建立这些工具的过程中进行导航,同时还提供了一系列技术支持服务。最重要的是,由于这项工作是在企业实体内部完成的,ProjectHelix可以帮助减轻许多公司--甚至那些已经开始使用生成性人工智能工具的公司--所担心的知识产权泄漏问题。ProjectHelix的另一个显著好处是,它允许公司以更独特和个性化的方式利用生成性人工智能。虽然目前可用的通用工具无疑可以帮助处理某些类型的应用和环境,但大多数公司认识到,生成性人工智能的真正竞争优势在于定制。人们对将公司自己的数据纳入这些工具有相当大的兴趣,但对于究竟如何做到这一点,也有很多困惑。将生成性人工智能的"简易工具包"放在一起,并不意味着许多组织在利用其数据和技术来创建他们所需的解决方案时不会面临挑战。关键是要记住,生成性人工智能背后的概念仍然非常新,它是一项极其复杂的技术。然而,通过捆绑必要的硬件和软件,这些硬件和软件已经过预先测试,可以一起工作,同时还有关于如何引导这个过程的信息,ProjectHelix似乎是一个有吸引力的选择,对那些渴望--或觉得有竞争性--潜入这个令人兴奋的新领域的组织来说。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1361299.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1361299.htm

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Google展示新的人工智能搜索功能但ChatGPT竞品上线仍需数周时间在可能最有趣的演示中,Google展示了它将如何在未来使用生成性人工智能来总结网络信息。在演示中,该公司展示了对"观星时最好的星座是什么?"这一问题的搜索,人工智能生成的回应强调了几个关键选项以及如何发现它们。Google高级副总裁PrabhakarRaghavan说:"新的生成性人工智能功能将帮助我们在搜索结果中直接组织复杂的信息和多种观点。有了这个,你就能迅速了解大局,然后继续探索不同的角度。"Raghavan将这种回答称为"NORA"回答--代表着"没有一个正确的答案"。(对人工智能生成的搜索答复的一个常见批评是,它们倾向于选择一个确定的答案)。他没有说明这项功能何时可用。信息的缺乏说明了Google目前在人工智能辅助搜索方面的困境,虽然该公司是人工智能领域的领导者,多年来一直在慢慢地将人工智能功能编织到搜索中,但它还没有推出对话式ChatGPT的直接竞争对手。周一,它宣布了它的对手服务Bard,但该系统目前只在封闭测试中,并承诺在"未来几周"的某个时候更广泛地公开使用。在今天的活动中,Google还对Bard进行了简短的演示,向聊天机器人提出了关于购买电动汽车的利弊问题。你可以在下面看到它的答案样本。与此同时,微软一直在利用Google的谨慎态度。昨天,它宣布为必应和其Edge浏览器提供新的人工智能辅助功能。这些功能包括一个类似于ChatGPT的通用聊天机器人,以及自动总结和文本写作程序。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1343301.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1343301.htm

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