北京大学、BIGAI和加州大学洛杉矶分校的研究人员推出新型人工智能模型OmniJARVIS，它是为了在开放世界环境中，比如像《我的世界》这样的沙盒游戏中，让人工智能体按照指令行动而设计的。想象一下，你在游戏中拥有一个智能助手，它可以听懂你的话，理解你的想法，并在游戏中帮你完成各种任务，比如挖矿、建造或探索。
- 项目主页：https://omnijarvis.github.io
- GitHub：https://github.com/CraftJarvis/OmniJarvis
- 模型：https://huggingface.co/datasets/zhwang4ai/Minecraft-EQA-300k
主要功能：
- 理解指令：OmniJARVIS能够理解自然语言形式的指令。
- 规划行动：它能够根据指令规划出一系列行动步骤。
- 执行任务：在虚拟环境中执行如挖掘、建造等任务。
主要特点：
- 多模态交互：OmniJARVIS结合了视觉（观察游戏中的环境）、语言（理解玩家的指令和对话）和行动（在游戏世界中进行实际操作）。
- 自监督学习：它使用一种自我监督的方法来学习行为编码器，将行动转化为离散的标记，这些标记随后可以被用来控制游戏中的行动。
- 高效的决策能力：通过统一的标记化处理多模态交互数据，OmniJARVIS能够进行有效的决策和规划。
工作原理：
- 行为标记化：OmniJARVIS将观察到的行为轨迹转换成一系列离散的行为标记。
- 模仿学习：使用这些行为标记，模型通过模仿学习来训练一个策略解码器，这个解码器可以根据行为标记产生控制命令。
- 自回归建模：将行为标记添加到预训练的多模态语言模型的词汇表中，然后将多模态交互数据打包成统一的标记序列，并使用自回归变换器来学习这些序列。
具体应用场景：
- 游戏环境：在像《我的世界》这样的开放世界游戏中，OmniJARVIS可以帮助玩家自动化一些任务，比如收集资源、建造结构或探索未知区域。
- 任务执行：它可以按照玩家的指令完成一系列复杂的任务，从简单的资源收集到复杂的建筑建造。
- 交互体验：OmniJARVIS提供了一种与游戏世界互动的新方式，提高了玩家的游戏体验，并且可以作为教育工具来教授游戏中的技能和策略。
简而言之，OmniJARVIS就像是一个虚拟世界中的智能助手，能够理解你的指令，帮你在游戏中完成任务，无论是简单的日常任务还是复杂的工程项目
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