Startup dùng dữ liệu chơi game để huấn luyện 'world models' cho AI thế giới thực

Tóm tắt nhanh

• Các nhà nghiên cứu cho rằng LLM chỉ học từ chữ nên hạn chế khi điều khiển thế giới vật lý, nên chuyển sang phát triển world models cần dữ liệu hình ảnh và hành động.
• Worldmodeldata, startup Anh được cố vấn bởi Yann LeCun, đóng gói input điều khiển và dữ liệu trò chơi video thành bộ dữ liệu huấn luyện cho world models.
• Công ty nói đã cấp phép gần 1 triệu giờ dữ liệu từ các studio game, nhưng CEO Rhea Loucas không nêu tên các trò chơi cụ thể.
• Lý do dùng game: game chứa biểu diễn 3D và hành động người chơi dồi dào, đa dạng, có thể bắt được các corner case mà dữ liệu thử nghiệm nhỏ không có.
• Một số công ty như General Intuition và Niantic đang thu thập dữ liệu game từ nền tảng của họ để xây dựng mô hình riêng.
• Worldmodeldata muốn làm vai trò môi giới, tổ chức và quản trị dữ liệu để labs khỏi phải ký thỏa thuận riêng với nhiều studio.
• Một số phòng thí nghiệm tự tạo dữ liệu bằng cảm biến gắn lên người và robot nhưng lượng nhỏ và thiếu các tình huống bất thường.
• Nhà đầu tư Nicole Fraenkel (Khosla Ventures) nhấn mạnh các corner case quan trọng vì chi phí lỗi đối với xe, drone hoặc robot công nghiệp rất cao.
• Loucas cho rằng dữ liệu game có thể chiếm phần lớn vật liệu huấn luyện cho world models và dẫn tới 'GPT moment' cho mảng này.
• Không phải ai cũng lạc quan; vẫn tồn tại nghi ngờ về tính phù hợp của dữ liệu game cho các nhiệm vụ trong thế giới thực.

Tóm tắt tự động bằng AI từ bài gốc, có thể có sai sót. Hãy kiểm chứng ở bài gốc.