只用一张RTX 4090显卡，开发者用AI视频生成技术模拟《超级马里奥兄弟》

主要观点总结

本文主要介绍了MarioVGG项目利用AI技术模拟经典游戏《超级马里奥兄弟》的最新进展。该项目展示了AI如何通过视频生成技术模拟游戏，为未来的游戏开发开辟了新的可能性。然而，该项目仍面临实时性能、画面质量、游戏逻辑一致性等挑战。

关键观点总结

关键观点1: MarioVGG项目简介

MarioVGG项目主要利用机器学习技术，通过研究游戏视频和输入数据，来推断游戏的物理规则和游戏动态，模拟经典游戏《超级马里奥兄弟》。

关键观点2: MarioVGG项目的技术实现

该项目使用包含280个游戏关卡的公开数据集进行训练，采用文本到视频生成的方法来重现游戏。模型能够根据玩家的文本输入生成相应的游戏画面序列。

关键观点3: MarioVGG项目的成果与限制

MarioVGG项目展现出令人印象深刻的特性，如学习游戏物理规则、生成新障碍物和独特关卡等。但仍然存在实时性能、画面质量、游戏逻辑一致性等挑战。

关键观点4: MarioVGG项目的前景与挑战

该项目为未来游戏开发开辟了新可能性，展示了AI如何学习和重现复杂的游戏机制。但要实现完全由AI生成的游戏世界，仍需解决一系列挑战，如实时性能、画面质量、游戏逻辑一致性等。

关键观点5: 其他科技进展

文中还提及了其他五个科技进展，包括可编程光谱像素矩阵、吸入式核酸递送载体、多模态传感内计算系统、城际量子密钥分发以及清除p21高表达细胞的寿命延长研究。

文章预览

近期，AI 技术在游戏开发领域取得了令人瞩目的进展。 继 谷歌 的 GameNGen AI 模型展示了使用图像扩散技术生成可玩版《毁灭战士》（Doom）的能力后，一个新研究项目又将目光投向了另一款经典游戏—— 任天堂 的《超级马里奥兄弟》（Super Mario Bros）。 这个项目展示了 AI 如何通过视频生成技术来模拟这款 1985 年发行的经典游戏，为未来的游戏开发开辟了新的可能性。 公开资料显示，MarioVGG 项目主要由 GitHub 用户欧尼·周（Ernie Chew）和布瑞恩·林（Brian Lim）管理，其相关论文由加密货币相关的 AI 公司 Virtuals Protocol 发表。 该项目主要利用机器学习技术，通过研究游戏视频和输入数据，来推断游戏的物理规则和游戏动态。 研究人员使用了一个包含 280 个游戏关卡的公开数据集，游戏画面超过 737000 帧。 为了简化游戏情况，他们只关注两种潜在输入：向 ………………………………