nitrogenpc端怎么使用

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打怪、跑图、解谜，这些丝滑的操作竟然出自 ai 之手！没错，英伟达最新发布的通用游戏 ai natural， 仅用一个模型就搞定了市面上几乎所有的游戏类型。 这是怎么实现的？首先要有规模最大、种类丰富的开源游戏数据集。 natural 从公开的游戏视频中捕取了上千款游戏，四万小时的玩家真实操作，并提取了每一针对应的动作标签。同时，它还能从游戏视频里自动抓取操作信号。比如这些显示实时按键的小手柄， nachter 能自动定位并识别案件状态，准确率高达百分之九十六。各大游戏主播们恐怕也想不到，自己的整活视频就这样成了 ai 的 学习资料。除此之外， nachter 还有两个关键，组建 多游戏基础智能体和通用模拟器。前者能根据游戏画面直接生成手柄操作指令，后者则是一个环境封装器，通过 gmail api 实现对任意商业游戏的程序化控制。不仅如此，在未训练过的新游戏上微调之后， natural 的 任务成功率相比从头训练提升了百分之五十二， 也就是说，它有着极强的跨游戏泛化能力。 natural 的 相关代码和数据集已经开源二五年的最后一个月，第九艺术终于也迎来了它的通用 ai。

看好了这个英伟达最新 nature 游戏 ai 模型，四万时常训练，通知市面所有游戏超强泛化能力，原地开启 ai 代打时代！还不知道在哪里下载的朋友们， 主播通宵整理了资源包以及本地部署家进入游戏教程，废话不多说，直接上教程。首先打开抖音，点我视频右下角这个，然后再点击这个，来到 app store， 打开这个工具，点击允许粘贴，打开这个自动弹出的资源包， 没有弹出的在这里搜索养儿宝库，进入这个文件夹，找到软件资源，找到这个 n 对 应的文件夹，取消全选，勾选 night 剪游戏模型，最后点击保存下载就可以了。

ai 看视频就学会了玩一千多款游戏，攻击、躲避、攻击操作比你还六，这还找什么互联网代打呀？以后直接上 ai 代练！这是英伟达新开源的面向通用游戏智能体的视觉动作基础模型 nature 阵， 管你什么冒险、竞速、 rpg， 二 d、 三 d， 只要是支持手柄的游戏，无一不同。更厉害的是跨游戏的泛化能力，即使遇到从未见过的新游戏，只要经过少量微调，他就能立刻玩起来。而且与从零开始训练的模型相比，任务成功率暴涨百分之五十二。做到这一切的秘诀也很有意思。 玩家不是爱秀操作吗？研究团队收集了四万小时的游戏视频，专挑那种屏幕上带手柄操作显示的，拿来给 ai 学习。先训练一个分割模型，找到画面里手柄显示的位置， 提取出动作数据作为高手操作秘籍。为了防止模型偷懒偷看答案，还要在训练时把画面里的手柄区域打满，让他自己琢磨出游戏的正确操作，最终面对不同类型的游戏，他都能稳定操作。好家伙，以后可以专心打工给 ai 买游戏玩了。 目前耐臭阵已开园，它的价值不仅在于玩转游戏，还为更强大的智能体开发砥定了基础。以后 ai 不 会也要戒网瘾吧？ 关注机器之心，探索 ai 世界！

好了，以后游戏也可以让 ai 帮你打了！刚刚英伟达发布了一款叫 nitro gen 的 开源 ai 模型，它不是那种只能玩某一款游戏的普通脚本，而是一个可以流畅操控市面上一千多款游戏的全能游戏玩家。 不管是 rpg 平台跳跃、吃鸡、竞速，还是二 d、 三 d 游戏，都能实现即学即玩，操作甚至比技术流玩家还丝滑。话不多说，我们直接来看一下这个 ai 的 操作水平。 视频中， ai 操控杰洛特完成了精确的闪避反应使用及箭术连招，成功打败了大型蜘蛛，让 ai 来玩茶杯头。也是他能通过连续精准的跳跃格挡，阻止粉色幽灵靠近骨灰网，反应时间达到了毫秒级，人类玩家看了都得沉默。 当然，让他玩别的游戏，操作也是非常六，为什么他能这么厉害呢？全靠三大杀手锏。一是有海量数据支撑，研究团队从四万小时的公开游戏视频里偷师 ai， 自动提取玩家操作当标准答案，数据量直接拉满。二是有个万能转换器， 不管是什么游戏，都能通过一个叫 ginzenium api 的 统一操作接口，相当于 ai 面前所有游戏的操作逻辑都一样了。三是模型本身很能打， 它是一个通用视觉动作模型，改自机器人用的架构，能看画面，学规律书指令，不用额外编程，适配力拉满。不过英伟达开发 nitrogen 可不只是为了让 ai 能玩游戏，而是要打造通用型具身智能体电子游戏呢，恰好是复杂模拟环境的最佳代替。 当 ai 能在上千款游戏中精准操控手柄应对多变场景时，其背后的视觉分析、动作决策能力就能直接迁移到现实世界的机器人交互中。 所以 nintendo 今天能在游戏里闪转腾挪，明天就能在现实中驱动机器人精准交互。这波英伟达是借游戏练 ai 内功，藏的是颠覆现实交互的大野心。

在人工智能持续扩展的浪潮中，英伟达再一次引发关注。近日，英伟达正式发布了一款名为 natural gen 的 开源游戏 ai 模型，这一系统号称能够掌握一千多款电子游戏的操作和玩法， 从动作类到冒险类，从赛车到射击应有尽有。更惊人的是，它并非针对单个游戏去进行训练， 而是通过学习大量真实玩家的操作，展现出跨游戏的通用游戏智能。英伟达人工智能总监 jimmy fan 表示， natural gene 的 目标是在虚拟世界中打造一种 通用身体智能，让 ai 像人一样理解不同物理环境下的动作逻辑。它形容这是一种行动版的 gpt， 不 再只是生成文字， 而是去生成操作。这项技术的底层架构源自英伟达的人形机器人项目 glut n 一 点五 natural jean 采用了视觉与动作结合的 transformer 架构，它首先用视觉编码模型识别画面中的场景和动作要素，待通过扩散式动作生成器 预测游戏手柄的按键输入。整个模型大约包含了四点九三亿个参数，由研发团队在四万小时的公开游戏视频上进行训练，视频中包含玩家的实时按键叠加信息，这让 ai 能够直接模仿人类玩家的反应。 目前， natural gene 的 研究团队来自多个学术机构，包括斯坦福大学、加州理工学院、芝加哥大学和德州大学奥斯丁分校。 研究报告显示，该模型在未见过的新游戏中也能展示出较强的泛化能力，任务成功率比丛林训练的模型高出约百分之五十二。英伟达已将这个项目完全开园，研究人员可以使用 提供的数据集、模型、权重以及通用接口，在任何商业游戏中去进行训练。 公司方面表示，希望通过这一平台加速巨深智能领域的发展，让 ai 从模拟游戏环境走向更复杂的现实世界任务，例如机器人的操作与协助。不过， nature gene 的 出现也让游戏圈产生了不小的担忧。 许多玩家和从业者警告，这类强大的 ai 一 旦被贩用，可能催生一种智能作弊机器人，使得游戏中真假玩家难以分辨。根据二零二五年的一项调查，约八成玩家表示曾在网络游戏中遇到作弊者， 其中一半以上的玩家因此减少。业内人士表示，一旦 ai 模型被用于商业游戏服务器，将极大破坏玩家的体验和生态平衡。面对争议， jimmy fane 回应，目前 natural gin 仍专注于系统一层面的本能反应， 强调这是研究之初的探索阶段，距离真正的游戏通才还有相当长的路要走。但他同时也承认，这项技术未来可能同时推动游戏智能与现实世界人工机器人发展的融合。 可以说，从机器人到游戏，再从游戏回到机器人，英伟达正尝试打通虚拟与现实的边界。 nature 既展示了通用 ai 在 感知与运动控制上的潜力，也让人们重新思考 人工智能的力量究竟该如何被使用，是成为人类的工具，还是可能成为新的挑战？所以说，朋友们，对于这个事你有什么看法？咱们在评论区一起交流一下。

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看好了英伟达最新推出的 nature 游戏 ai 模型，通过采集视频信息，控制手柄键鼠操控游戏，通知市面上所有游戏还不知道在哪里下载的小伙伴们，主播给你们出个详细的下载教程。 首先打开抖音，点我视频右下角这个，然后再点这个，来到 app store， 打开这个工具，点击允许粘贴，打开这个自动弹出的资源包，没有弹出的在这里搜索羊二宝库， 进入这个文件夹，找到软件资源，找到这个 n 对 应的文件夹，取消全选，勾选 match 键游戏模型，最后点击保存下载就可以了。

在这个巨大的游戏视频数据库里看到没有，每一个视频上都显示了游戏手柄。这些随着按键闪烁的图标，原本只是给观众看热闹的，但在 ai 眼里，这简直就是一本摊开的武林秘籍，只要盯着看，就能学会怎么玩。因为他与斯坦福大学联合发布了奈特针，正在做这个事情，他 他做到了。以往 ai 做梦都不敢想的是，不读内存，不看代码，仅仅通过偷看那四万小时的玩家直播录像，就学会了通关一千多款游戏。这就是云通关的终极形态。 ai 的 巨深困境，有眼无守在那时候正出现。之前， a a 圈有个巨大的尴尬，他能写出莎士比亚风格的时事行思，能生成逐一乱真的好莱坞大片。但在玩游戏这件事上，他经常像个刚拿到手柄的帕金森患者。为什么？因为数据断层了。不仅是游戏，想让机器人动起来，具身智能都面临这个问题。 ai 能看到结果，比如马里奥跳过了悬崖， 但他看不到操作，玩家当时大拇指是用什么力度推的，摇杆是轻点还是长按？只看画面学不会手感。就像你隔着玻璃看米其林大厨做菜你， 你能看见他颠簸的帅气动作，但你永远不知道他那一瞬间手腕抖动的力道。 nice 正经的团队为了解决这个问题，把目光所死在了那些最硬核的速通视频上。他们发现，只要视频里带有输入叠加层，就是那个虚拟手柄。这就不仅仅是视频， 还是带了标准答案的试卷。偷师三步走，从造假到成精，想偷师没那么容易。虽然网上有四万小时的代手品视频，但质量简直是灾难。四百八十匹的浮画质，千奇百怪的半透明皮肤，满屏飞过的六六六弹幕，让 ai 直接看这些，他 就把 gpu 烧红了，也看不清摇杆动了多少度。于是团队干了一件极度反直觉的事，先造假，既然真实的看不清，那就人工合成完美数据。 他们找来高清游戏截图，用程序批量贴上各种样式大小、透明度的虚拟手柄，你要带照点的，还要带 r g b 光效的，通通满足，瞬间生成八百万张合成图，硬是把 ai 的 眼睛练成了火眼金睛。等 ai 能在乱七八糟的背景里精准识别出遥感，推了三十度还是九十度， 这可是走和跑的关键区别。之后，再把它扔回那四万小时的真实自不流利，效果立竿见影，按钮识别率飙升到百分之九十六，遥感精度相关系数达到零点八四。 眼睛练好了，手怎么练？这才是乃求症最机贼，哦不，最天才的地方。人类玩游戏，时间是流动的，如果 ai 在 黑神话里为了算这一棒怎么打？思考了零点一秒，那怪物的刀早就劈到脸上了。 ai 训练需要试错，但商业大作不给你试错的时间。奈斯顿直接对游戏引擎动了手脚，他做了一个时间停止器，他通过底层 a p i 劫持了游戏的系统。始终不管这是 f p s 还是动作 r p g， 在 ai 眼里 统统变成了回合制。 ai 没算出下一步怎么动游戏画面，就绝对不许走下一帧。在这个被强行禁止的黑客帝国里， ai 获得了无限的思考时间，他把一千多款操作逻辑 完全不同的游戏，强行印刷到了同一个标准的虚拟手柄上。十六个按键，四个摇杆维度。不仅如此，它还用上了一种叫 flow matching 的 技术，彻底抛弃了这一秒按什么的低级逻辑，而是直接预测接下来一连串动作流。就像你玩麻溜跳悬崖时， 脑子里想的绝对不是按住 a 键零点六五秒，而是跳过去这个完整的意图。耐挫症学会的就是这种连贯的动作快，这一道组合拳打完，结果让人头皮发麻。把训练好的耐挫症扔到一个他从未见过的全新三 d 动作游戏里不需要任何适应， 他的上手成功率比那些丛林训练的 ai 直接高出了百分之五十二。这意味着什么？意味着他练出了通用的战斗直觉。 他不需要知道这怪叫什么，不需要知道这把剑叫什么，他只知道看到这种巨大的黑影扑过来就要往侧面翻滚，看到这样的平台边缘就要起跳。就像一个精通跑酷、散打和体操的全能运动员。 你让他去学滑板，他一定比普通人快的多，因为运动神经早已刻进了 dna。 可惜呀，只有小脑，没有大脑。耐挫症很强，强在他是极致的斯斯顿一块思考，他是最顶级的保镖，反应极快，直觉精准， 毫秒级的肌肉记忆无人能敌。但他也是个顶级的路痴。如果你问他，我们要去山顶救公主，路线怎么规划，或者让他玩文明六这种需要长线策略的游戏，他立马死机。 他的世界里只有当下这一秒，没有未来。一分钟，他听不懂语言指令，也没有常识记忆。这就是为什么奈特镇的出现让人如此兴奋又如此焦虑。他填补了 ai 进化版图里一直缺失的那块拼图巨生小脑，想象一下未来的终极形态，把 g p t 五 这种绝顶聪明的大脑装在奈楚正这种身手矫健的小脑上。大脑负责发号施令去厨房把咖啡端来，奈楚正负责接管身体处理平衡、避障手指的抓握力度。那时候，我们面对的就不再是屏幕里那个只会聊天的 chatbot， 而是一个真正能走进物理世界，像人一样行动的尸体。 以上耐挫症的核心价值不在于它通关了多少游戏，而在于它展示了一种极其机智又极其聪明的工程学奇迹。利用 input 的 overlay， 将无监督视频转化为有监督数据，这是对行为克隆比黑尾克隆力领域的一次降维打击。 只是啊，好像也没那么美好。这通用直觉其实有三个大坑，看起来像不等于真的懂百分之五十二的提升很惊艳，但别忘了行为克隆的固有缺陷。他学到的是相关性，不是因果性模型可能只是记住了红色像素变多按下 x 键的统计规律，而不是理解了躲避攻击的逻辑。 一旦遇到机制反直觉的游戏，比如必须先挨打才能展达到这种经验主义就会瞬间失效。微秒级的隐形陷阱，这不留普遍存在推流延迟，画面和手柄显示之间往往有毫秒级的错位。 对于格斗游戏这种征集精度的场景， ai 就 算学的再像，也可能因为这微小的时序偏差而由于肌肉记忆错位导致操作变形。 标准化的代价，将一千款游戏强行塞进同一个十六键手柄空间，必然会丢失大量羽翼。在 a 游戏里， a 键是跳，在 b 游戏里， a 键是砍。如果没有上下文理解，这种强行统一反而会引入巨大的噪声。奈斯顿成功造出了一个拥有顶级反射神经的数字脊椎， 这确实是迈向通用机器人的关键一步，但要让他真正拥有智能，还得给他配上一个能做长时间的马夫。 说到底，耐抽筋偷走的是我们进化在大脑皮层之下的直觉。他现在的状态是随时而转，执着于像素的变换，练就了一身无敌的神通，却终究被困在数据的因果链条 里，不懂何为觉知。这正是科技最迷人之处，他用最极致的模仿逼我们去审视那个最本 质的问题。当 ai 终于补全了生物的幻象，还能在物理世界里自如穿行时，人类最后的壁垒或许就只剩下那个他 永远算不出来的变量。面对必输算法，永远会选择最优解投降。而我们人呢，也必然一定会有一个人站出来，概率上的必然不是必然。常回基地看看，谢谢。

technology drive 电脑客户端的安装和使用？首先打开 drive 套件左下角，选择下载客户端，客户端分为 pc 端和移动端，点击立即开始进行配置。内网直接填写群辉 ip， 外网填写公网 ip 或 qc 的 id， 用户名是群辉，登录名密码就是登录密码，输入后点击下一步， 这里需要设置同步任务，选择 notes 上的同步文件夹和计算机要同步的文件夹，点击完成即完成配置啦。 下面我们来介绍一下使用方法。我们先来看同步任务，同步任务可以创建暂停和删除任务，也可以选择任务更改。同步规则可通过限制文件大小或过滤文件名文件拓展名来定义哪些文件不需要被同步。同步模式 是分为三个同步方向，双向同步。当 pc 端或 nos 端有一方文件改变，另一方也会随之改变，包括删除。仅从 snow 这一 drive 服务器下载数据，只会将 nos 中的数据同步到本地，单向上传只会将本地的数据同步到 nos 中。 下面我们来看备份任务，备份任务就是把电脑文件备份到服务器上去，创建备份任务的路径是点击创建，选择服务器，选择备份的文件和备份目的地，这样就可以完成备份啦。 最后是同步日志，可以用来查看同步记录。