图 20由 SIMA 驱动的游戏，来源：GoogleDeepmind 官网
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《Teardown》《Valheim》等9个截然不同的3D游戏中接受训练，并成功在4个从 未见过的游戏中执行任务，展现出了“零样本”（Zero-shot）迁移能力。这意味着Al 已经学会了通用的导航、交互和物理规则（如“在任何游戏中，梯子通常是用来爬的”）， 自我改进机制（Self-Improvement）：SIMA2引l入了自我改进循环。它能够利 用 Gemini模型生成新的任务目标，并在模拟环境中尝试完成这些任务，然后根据结果 过去，玩家通过按键控制角色的每一个动作（跑、跳、开枪）。未来，玩家将通过自然 语言指挥角色（例如：“去那座山上建立一个营地，并收集足够的木材”），AI智能体将自 主规划路径、管理资源并执行一系列复杂操作来达成目标。 这种交互方式的转变,将使得游戏不仅仅是娱乐的载体,更可能成为通用人工智能(AGI) 第65页，共104页
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