谷歌DeepMind发布Genie 3，开启AI交互新纪元

快速阅读: 2025年8月5日，谷歌DeepMind发布最新世界模型Genie3，实现实时生成720P 3D环境，支持文本驱动的动态世界事件，为AI训练、游戏开发和教育等领域带来新机遇。

2025年8月5日,谷歌DeepMind正式发布了其 最新 一代世界模型 Genie3,这一突破性AI技术以其强大的实时交互能力和多样化的环境生成能力,标志着AI模拟技术迈向新高度。Genie3不仅在生成时长、分辨率和物理一致性上实现显著提升,还支持通过文本动态改变虚拟世界事件,为AI智能体训练、游戏开发和教育等领域开辟了全新可能。

技术突破:实时生成720P高保真3D世界 Genie3作为一款通用世界模型,能够以24帧每秒的速度生成720P分辨率的交互式3D环境,较前代Genie2(360P,10-20秒一致性)实现了显著飞跃。据谷歌DeepMind官方介绍,Genie3通过自回归方式逐帧生成虚拟世界,最长可维持 数分钟的环境一致性,视觉记忆时长高达 一分钟。这意味着用户在虚拟环境中移动时,场景中的物体、细节(如墙上的涂鸦或环境中的自然现象)能够保持高度一致,极大提升了沉浸感。

动态交互:文本驱动的“可提示世界事件” Genie3引入了革命性的“可提示世界事件”功能,用户可以通过简单的文本指令动态修改虚拟世界。例如,在一个滑雪场景中,用户可以输入指令添加一群鹿,或改变天气条件,模型能够实时响应并保持环境的物理一致性。这一功能不仅增强了交互性,还为游戏开发者、教育工作者和AI训练提供了灵活的工具。相比传统游戏引擎需要预先编程的固定场景,Genie3的动态生成能力让虚拟世界的创作更加即时和多样化。

物理模拟:自学习真实世界规律 Genie3无需依赖传统物理引擎,而是通过大规模视频数据集训练,自主学习重力、物体运动和交互等物理规律。无论是火星表面越野车的颠簸、河流中喷射的水花,还是风吹草动的自然效果,Genie3都能以高度逼真的方式呈现。例如,在模拟阿尔卑斯山或古希腊场景时,模型能够跨越地理和时间界限,生成具有真实物理特性的多样化环境。这种自学习能力为AI智能体(如DeepMind的SIMA智能体)提供了丰富的训练场景,支持复杂目标的达成和长期任务的训练。

应用前景:从游戏到机器人训练的广泛潜力 Genie3的发布被DeepMind视为迈向 人工通用智能(AGI) 的重要一步。研究主任Shlomi Fruchter表示,Genie3的通用性和实时交互能力使其成为训练AI智能体的理想平台。例如,机器人可以在模拟仓库中学习应对不可预测的场景,而无需真实世界的试错成本。此外,Genie3在教育、游戏和创意设计领域的潜力也不容小觑。教师可通过简单的文本提示生成沉浸式历史或科学场景,游戏开发者则能快速构建动态虚拟世界,极大地缩短开发周期。

当前局限与未来展望 尽管Genie3在技术上取得了显著突破,但仍存在一些局限性。例如,模型当前仅支持数分钟的连续交互,远未达到数小时的理想状态。此外,AI智能体在模拟环境中的交互能力有限,复杂多智能体交互仍需进一步探索。谷歌DeepMind表示,Genie3目前以研究预览形式向部分学者和创作者开放,旨在进一步优化模型并评估潜在风险。未来,DeepMind计划逐步扩大测试范围,并探索将其应用于更广泛的场景。

行业影响:AI世界模型的竞争新格局 Genie3的发布正值AI行业竞争白热化之际。与OpenAI的GPT-5传闻相比,Genie3在世界模型领域的创新被认为是谷歌DeepMind的独特优势。相比传统的NeRFs或Gaussian Splatting技术,Genie3无需明确的3D表示,生成的动态世界更加丰富和灵活。这种能力不仅为游戏和虚拟现实(VR)行业带来了颠覆性可能,也为机器人训练和教育领域的创新奠定了基础。AIbase认为,Genie3的推出进一步巩固了谷歌在AI模拟技术领域的领先地位。

总结 谷歌DeepMind的Genie3以其强大的实时3D环境生成能力和动态交互特性,重新定义了AI世界模型的边界。从逼真的物理模拟到灵活的文本驱动事件,Genie3不仅为AI智能体训练提供了无限可能,也为游戏、教育和创意产业注入了全新活力。尽管当前仍处于研究阶段,其未来商业化潜力无疑令人期待。AIbase将持续关注Genie3的后续进展,为您带来AI前沿的 最新 动态! 详情点此了解:https://deepmind.google/discover/blog/genie-3-a-new-frontier-for-world-models/

(以上内容均由Ai生成)