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OpenAI官宣第一筆收購!開源「我的世界」8人頂級團隊加盟,押注AI智能體
來源:新智元
作者:編輯:桃子好困
OpenAI官宣了有史以來,第一次收購。
剛剛,OpenAI收購了製作開源版「我的世界」的初創公司Global illumination,具體收購金額未知。
根據公告,Global illumination整個團隊將加入OpenAI,未來專注於ChatGPT研發。
Global illumination是由Thomas Dimson、Taylor Gordon和Joey Flynn三人共同創立,是一家利用AI構建創意工具、基礎設施和數字體驗的公司。
OpenAI收購這個動作暗示著什麼?
對此,英偉達高級研究科學家Jim Fan表示非常好奇:「下一步是什麼?在GPT-5上運行多智能體文明模擬?也許「我的世界」就是打造AGI所需要的一切? 」
「八大金剛」加入OpenAI
Global Illumination於2021年創立,是一家總部位於紐約的數字產品公司。
最近,這家公司開發了最受歡迎的產品——開源多人在線角色扮演遊戲「Biomes」。
項目地址:
一直以來,Global Illumination所做的工作側重在面向視覺的產品和服務上。
也就是說,OpenAI有可能正為ChatGPT拓展更多的圖像/視頻類功能,或者是為了構建Dall-E 2圖像生成服務,又或是推出一個文本-視頻產品,以與初創公司Runway的Gen- 2競爭。
從另一面看,這家公司命名也是與眾不同。
「Global Illumination」(全局光照)一詞在計算機圖形學領域已經使用了很多年,用於描述在3D物體上創建逼真光照效果的算法。
全局光照的最初算法之一是加州理工學院(Caltech)的研究員James Jim Kajiya在1986年提出的。
這家公司共有8位成員組成,3位創始人。有趣的是,官網每個人頭像都用的是像素小人。
一些網友表示,此舉是OpenAI的一次出色的「收購」,通過收購來收攬新人才。
在OpenAI公告中,也列出了Global Illumination團隊在Instagram、Facebook、YouTube、谷歌、Pixar, Riot Games等著名公司做出貢獻。
一起看看,OpenAI從這次收購得到背後團隊的強大之處在哪?
托馬斯·迪姆森
Thomas Dimson是Global illumination首席執行官。
在創辦公司前,他大部分職業生涯在Ins度過。
2013年,Thomas加入Ins,成為首席工程師,並在5年後,升任為工程總監。
他被稱為Ins「第16號工程師」,「Instagram內容排名算法原始創作者」,於2020年正式離職。
在Ins工作的7年裡,他在Ins在迭代平台的發現算法方面發揮了重要作用,比如信息排名算法、探索排名、故事排名。
另外,他還發明了故事投票貼紙、Hyperlapse,emojineering等產品,並被Fast Company評為商業領域十大最具創造力的人之一。
去年,Thomas在為Future寫的一篇文章中,透露了他領導的團隊開發了Instagram的個性化內容排名/推薦系統,取代了默認的反向時間順序推薦。
泰勒戈登
Taylor Gordon是Global Illumination的首席技術官。
Taylor已有20多年的編程經驗,並有8年以上的計算機科學教育,在領先的科技公司有10多年的工作經驗。
他本人豐富經歷,遍布許多實驗室Facebook AI、Instagram、YouTube、谷歌、微軟。
2019年,他在Facebook AI主要做計算機視覺研究。
同樣,他在2015年加入Ins後,就領導了Feed排名的開發,專注於機器學習和基礎設施組件的排名。
2012年,作為YouTube機器學習工程師,他主要負責視頻推薦,領導了核心基礎排名設施重構。
在微軟期間,為必應搜索結果中的站內鏈接設計並構建了生產算法。在谷歌,負責內部核心服務和基礎設施開發分析,以及監控軟件。
喬伊·弗林
Joey Flynn是Global Illumination的首席產品官。
他本人也曾在Facebook、Ins工作過,被外界譽為Facebook的頂級設計師之一。
2010年,他加入了Facebook,領導了一些重要的項目,比如,Chat Heads,以及Facebook的移動軟件Home。
2014年,Flynn構思並打造了一款Facebook即時通訊應用Slingshot。
阿列克謝·卡彭科
Alexei Karpenko本人也曾在Facebook、Midnox、蘋果工作過。
安德魯·托普
Andrew Top是YouTube電視應用程序背後應用程序平台Cobalt的技術主管,在YouTube工作了7年。
2012年,他作為一位圖形負責人加入團隊,為PlayStation 3、PlayStation 4和WiiU實現各自專有圖形應用程序接口GLES圖形API子集。
他還設計了Cobalt圖形渲染堆棧,讓嵌入式設備上的動畫幀率速度比Chrome更快。
Andrew的其他貢獻包括:
-設計了主要瀏覽器組件的高級佈局,Java引擎、Web API(包括DOM)、網絡引擎和圖形。
-設計並實現了一個跨平台的低延遲基於網絡的解決方案,可以在電視和VR頭顯上觀看YouTube的3D 360球形視頻。
-設計用於監控和分析性能問題的系統。
尼克·庫珀
Nick Cooper曾在Artifact、Ins、谷歌工作過。
伊恩·西爾伯
根據他的主頁,Ian Silber也曾在Artifact、Ins任職。
王布蘭登
團隊裡唯一一位華人研究員,曾在Riot Games、Pixar致力於遊戲動畫的研究。
他個人也是非常擅長實時渲染、基於物理渲染、以及Networked Gameplay。
如下,是Brandon Wang設計的部分項目。
開源版「我的世界」,用瀏覽器就能跑
「Biomes」是一個為Web構建的開源沙盒MMORPG(大型多人在線角色扮演遊戲)。
只需打開瀏覽器,就可以建造、採集、玩小遊戲等等。
而對於OpenAI來說,其實早在2022年的時候就提出了一種全新的VPT「視頻預訓練模型」,能夠讓AI學會了在「我的世界」裡從頭開始造石鎬。
而整套流程需要一個骨灰級玩家至少20分鐘的時間才能完成,總計要操作24000次。
研究地址:
具體來說,研究人員首先收集一波數據標註外包們玩遊戲的數據,其中包含視頻和鍵鼠操作的記錄。
VPT方法概述
然後,利用這些數據製作逆動力學模型(inverse dynamics model,IDM),從而推測出視頻裡每一步在進行的時候,鍵鼠都是怎麼動的。
這樣,整個任務就變得簡單多了,只需要比原來少很多的數據就可以實現目的。
基礎模型訓練數據對微調的影響
在訓練了70000個小時以後,OpenAI的行為克隆模型就能實現其他模型做不到的工作了。
比如,怎麼砍樹收集木頭,怎麼用木頭做木條,怎麼用木條做桌子。而這一套事兒需要一個比較熟練的玩家操作小50秒的時間。
除了做桌子,模型還能游泳,打獵,吃東西。
甚至還有「跑跳搭」的騷操作,也就是起跳的時候腳下放個磚塊或者木塊,跳著跳著就能搭個柱子。這屬於是骨灰級玩家的必修課了。
「跑跳搭」簡陋版
而難度更大的製作鑽石鎬,則需要一系列漫長而復雜的子任務。
為了使這項任務易於處理,研究人員為序列中的每個項目獎勵智能體。
他們發現,利用傳統方法訓練的RL策略幾乎沒有獲得任何獎勵,從不學習收集日誌,而且很少收集木棍。
與之形成鮮明對比的是,基於人來數據微調後的VPT模型不僅可以學習如何製作鑽石鎬,而且在收集所有物品方面的成功率,甚至達到人類水平。
製作石鎬
對此,有網友認為OpenAI Gym playgrounds就是一個「我的世界」。
在現實世界中應用這些系統之前,最好先在虛擬世界中進行練習,看看會發生什麼。訓練的速度可能也會更快。期待幾個月後能看到一些「我的世界」加速運行的驚人視頻。
這家初創公司的工程師團隊來自高水平的設計團隊,我認為ChatGPT很快得到大幅升級。
還有人認為,從Global Illumination做過的事情來看。他們的產品能力是OpenAI非常需要的,但是結合前幾天的斯坦福AI小鎮來看,這種高自由度運行成本低的沙盒遊戲結合AI會有無限可能,所以OpenAI可能是看重了他們成員的產品能力,也可能純粹的看上了這個高自由度的遊戲。
參考資料: