一支由英偉達、斯坦福大學與加州理工學院等頂尖機構組成的跨學科團隊，近日宣布成功開發出一款名為NitroGen的開源人工智能模型。該模型突破傳統大型語言模型（LLM）的邊界，不僅能夠駕馭超過千款電子游戲，更被視為構建通用具身智能體的關鍵技術突破。研究團隊在公開論文中強調，這一成果標志著人工智能從虛擬世界向現實場景遷移的重要里程碑。
項目核心架構基于專為機器人技術設計的GROOT N1.5框架，這種獨特設計使模型天然具備處理復雜動態環境的能力。研究團隊通過分析超過4萬小時的游戲直播視頻數據，特別是包含玩家實時操作畫面的素材，成功訓練出具備跨游戲類型適應能力的智能體。實驗數據顯示，在程序化生成的游戲世界和全新游戲中，NitroGen的任務完成率較傳統模型提升52%，展現出強大的泛化能力。
英偉達人工智能總監吉姆·范在技術分享中透露，該模型已實現從2D平臺跳躍到3D競速等15種游戲品類的全覆蓋，包括角色扮演、生存競技等復雜機制。他特別指出："NitroGen展現的'玩家直覺'能力，本質上是快速動作決策系統的突破，這種能力在機器人控制領域具有直接應用價值。"目前模型已能通過單一神經網絡架構同時處理視覺感知、動作規劃和策略制定。
研究團隊選擇完全開源的技術路線，公開了預訓練模型權重、完整動作數據集及源代碼。這種開放策略已吸引全球開發者參與優化，特別是在機器人仿真訓練領域，多家實驗室正嘗試將游戲場景中訓練的決策模塊遷移至實體機器人。吉姆·范坦言："當前版本僅聚焦動作控制層面，后續將整合多模態感知系統，這需要跨學科團隊的持續協作。"
該成果在學術界引發連鎖反應，多所高校已啟動基于NitroGen架構的衍生研究。技術觀察人士指出，這種"以游戲訓練智能"的路徑，可能為自動駕駛、工業自動化等領域提供新的解決方案。隨著開源社區的不斷貢獻，這個起源于游戲世界的AI模型，正在書寫通用人工智能發展的新篇章。
