尽管生成式人工智能在游戏模拟方面取得了新的进展，但目前仍无法满足电子竞技的需求。开源AI项目"DIAMOND"负责人Eloi Alonso近日公布了使用神经网络运行《CS：GO》“世界模型”的演示视频，并详细介绍了其中存在的诸多问题。例如，在RTX 3090平台上，该模型仅能达到10FPS的帧数。
需要说明的是，这里的“自己玩《CS：GO》”并非指让AI通过脚本自动进行《CS2》对局，而是在虚拟世界中模拟其自身玩游戏的样子。因此，这10FPS并非直接由RTX 3090运行该游戏所得到的实际数值，而是表示RTX 3090已经足够运行该模型。
尽管这种AI技术可能会对游戏产生某些负面影响，但团队取得的技术成就仍然是有意义的。据介绍，该团队通过在单个GPU上训练足够数量的Dust II Deathmatch素材来“教会”AI模型如何玩游戏，并成功将《CS：GO》“移植”到AI世界中。
在Alonso展示的视频中，最引人注目的地方是AI表现出的跳跃能力。具体而言，由于AI认为按下跳跃键就等同于进行一次固定的反应（即沿Y轴移动一定距离），而不受V社起源引擎的限制。这导致了一些其他类似的现象出现，比如武器在某些光照条件下发生变形，甚至可以通过穿过墙壁进行传送。
尽管如此，《CS：GO》的世界模型仍然存在一些问题，例如性能瓶颈和缺乏多样性。未来的研究工作将致力于解决这些问题，并提升AI在游戏中表现的能力。
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