O Google Genie 2 (DeepMind Genie 2) é um "Modelo Mundial" de grande escala, capaz de criar mundos 3D interativos a partir de imagens ou instruções de texto.

Não é um produto, mas o futuro: o que o Genie 2, a IA interativa do Google, realmente pode fazer – o Genie 2 treina agentes de IA em mundos 3D simulados.

O Google Genie 2 (corretamente: DeepMind Genie 2) é um grande "Modelo Mundial" que gera mundos 3D interativos a partir de uma imagem ou texto, nos quais usuários ou agentes podem interagir em tempo real por meio de teclado/mouse.

Situação atual (final de 2025): Trata-se de um sistema de pesquisa e demonstração do Google DeepMind, não um produto de acesso livre, mas que vem sendo cada vez mais apresentado em conferências e na mídia como um componente fundamental para jogos, simulação e treinamento de agentes.

O que é tecnicamente Genie 2

Genie 2 é um "Modelo de Mundo Fundamental" em grande escala que aprendeu com dados de vídeo para simular mundos interativos e fisicamente consistentes (movimento, colisões, comportamento de NPCs, mudanças de perspectiva).

Arquiteturalmente, ele combina um autoencoder de vídeo com um transformador autorregressivo em um espaço latente (semelhante aos LLMs, mas para dinâmica de vídeo/mundo) e é amostrado quadro a quadro com ações (teclado/mouse).

Habilidades atuais

A partir de uma única imagem (ou de uma imagem previamente gerada por um modelo de imagem como o Imagen), o Genie 2 pode gerar uma cena 3D jogável, como por exemplo, ambientes de plataforma ou de aventura.

Os mundos permanecem consistentes por aproximadamente 10 a 60 segundos, incluindo animações, iluminação, efeitos de água/partículas e a reação do ambiente às ações do jogador; então o cenário essencialmente "reinicia".

Usos e áreas de aplicação

A DeepMind posiciona o Genie 2 principalmente como uma ferramenta de pesquisa e criação: prototipagem rápida de experiências interativas, geração de diversos ambientes de teste para aprendizado por reforço ou sistemas de agentes (incluindo agentes SIMA).

As áreas de aplicação potenciais incluem jogos, simulação/treinamento, robótica (agentes incorporados) e ambientes gerais de avaliação para agentes em geral.

Disponibilidade e estado do produto

Desde o seu anúncio em 4 de dezembro de 2024, o GENIE 2 tem estado acessível apenas a um grupo seleto de testadores. Uma data de lançamento para o público em geral ainda não foi anunciada.

Até o momento, não há API pública nem integração generalizada com outros produtos; o Genie 2 é apresentado em posts de blog, artigos e demonstrações (por exemplo, no programa 60 Minutes, em conferências e no Google I/O), mas permanece um sistema interno da DeepMind.
Na cobertura do Google I/O 2025, o Genie 2 aparece ao lado de outros modelos de mídia generativa, como o Veo e os recursos de agentes do Gemini, mas sem uma versão separada para desenvolvedores ou preço definido.

O modelo de IA do Google, GENIE 2, cria uma nova realidade: Fundamentos e bases técnicas do modelo.

Desenvolvido pelo Google DeepMind, o GENIE 2 representa um avanço significativo no desenvolvimento dos chamados modelos de mundo. A função fundamental deste sistema de IA é gerar ambientes tridimensionais e interativos a partir de entradas simples, como uma única imagem ou uma descrição textual. Ao contrário dos mecanismos de renderização ou motores de jogos convencionais, o GENIE 2 utiliza um modelo de difusão de latência autorregressiva capaz de gerar mundos virtuais quadro a quadro, simulando as consequências das ações dentro desses mundos.

O Genie 2 foi oficialmente anunciado e apresentado pelo Google DeepMind em 4 de dezembro de 2024. O primeiro anúncio oficial foi feito através do blog oficial do Google DeepMind. O anúncio, intitulado " Genie 2: Um modelo de mundo fundamental em larga escala ", foi publicado no site deepmind.google/blog.

O GENIE 2 foi apresentado como um protótipo de pesquisa em uma versão de pré-visualização limitada. Isso significa que o modelo não foi disponibilizado diretamente ao público em geral, mas inicialmente teve acesso concedido apenas a pesquisadores e criativos selecionados. O Google DeepMind não publicou um artigo científico completo sobre o GENIE 2, como aconteceu com seu antecessor, o GENIE 1.

O lançamento do GENIE 2 coincidiu com um período de intenso desenvolvimento de IA no Google. Poucos dias depois, em 10 de dezembro de 2024, o Google também anunciou a nova série Gemini 2.0, demonstrando que a empresa apresentou diversos modelos de IA de última geração significativos até o final de 2024.

O que torna a arquitetura técnica do GENIE 2 especial?

A arquitetura técnica do GENIE 2 baseia-se em diversos componentes que trabalham em conjunto para possibilitar as impressionantes capacidades do modelo. O sistema utiliza inicialmente um extenso conjunto de dados de vídeo para treinamento e, em seguida, aplica um modelo de difusão que funciona com transformadores e classificadores. A chave para a compreensão reside na metodologia: o modelo opera como um sistema autorregressivo, ou seja, procede sequencialmente. Durante a inferência, o sistema executa uma única ação juntamente com os quadros latentes precedentes e, em seguida, gera o próximo quadro. Particularmente inovador é o uso de orientação sem classificador, uma técnica que aprimora a controlabilidade e a capacidade de resposta às ações. O modelo foi treinado com uma enorme quantidade de material de vídeo, o que lhe permite demonstrar diversas capacidades emergentes que não foram explicitamente programadas.

Quais as diferenças entre GENIE 2 e seu antecessor, GENIE 1?

A diferença entre o GENIE 1 e o GENIE 2 é fundamental e representa um grande avanço no desenvolvimento de modelos de mundo. O GENIE 1 era limitado a ambientes bidimensionais e só conseguia gerar cenas simples, semelhantes a jogos de plataforma 2D. Os personagens frequentemente ficavam borrados e a jogabilidade era limitada a cerca de dois segundos. O GENIE 2, por outro lado, trabalha com mundos totalmente tridimensionais e consegue gerá-los de forma consistente por períodos significativamente maiores. Enquanto o GENIE 1 produzia ambientes altamente simplificados, o GENIE 2 consegue renderizar cenários complexos com interações realistas entre objetos, animações detalhadas de personagens e comportamentos fisicamente precisos. A capacidade de generalização também foi significativamente aprimorada, o que significa que o GENIE 2 consegue inferir e compreender ideias sobre ambientes, mesmo que nunca os tenha visto exatamente daquela forma antes.

Qual a resolução e a taxa de quadros alcançadas por GENIE 2?

O GENIE 2 gera ambientes interativos com resolução de 720 pixels e taxa de quadros suficiente para jogos interativos. Existem duas versões do modelo: uma versão básica, sem alterações, que oferece a mais alta qualidade possível, e uma versão otimizada que permite interação em tempo real, embora com qualidade visual ligeiramente reduzida. Esse equilíbrio entre qualidade e velocidade é essencial para aplicações práticas.

Capacidades e funções

Que simulações físicas o GENIE 2 pode realizar?

GENIE 2 ostenta uma impressionante gama de simulações físicas que o diferenciam das gerações anteriores de modelos de mundo. O sistema consegue representar a gravidade de forma realista, o que significa que os objetos caem quando soltos. Ele modela colisões entre objetos e entre personagens e seu ambiente. Os efeitos da água são simulados de forma realista, incluindo as ondas criadas quando os objetos quebram ou se movem através da água. Fumaça e outros efeitos de partículas também são gerados. Além disso, o sistema incorpora simulações complexas de iluminação, reflexos realistas e efeitos de sombra. Essas simulações físicas não são simplesmente animações pré-programadas; elas são calculadas em tempo real pela rede neural com base nas ações do jogador e no estado atual da cena.

Como funciona a chamada Memória de Longo Horizonte do GENIE 2?

A Memória de Longo Horizonte é uma das capacidades mais notáveis ​​do GENIE 2, resolvendo um problema que afetava os modelos de mundo anteriores. O modelo consegue memorizar partes do mundo gerado que estão fora do campo de visão do usuário. Por exemplo, se um avatar sai de uma sala e retorna posteriormente, o sistema reconstruirá a sala exatamente como ela estava antes. Isso é possível porque o modelo mantém uma memória interna dos estados do mundo. No entanto, essa memória tem seus limites: o GENIE 2 consegue manter mundos consistentes por aproximadamente 60 segundos. Após esse período, artefatos visuais podem aparecer, detalhes se perdem e a ilusão de um ambiente estável se desfaz. Na prática, a maioria das demonstrações do sistema utiliza cenas com duração entre 10 e 20 segundos para apresentar os melhores resultados.

Quais perspectivas e opções de controle o GENIE 2 oferece?

GENIE 2 suporta diversas perspectivas, permitindo ao usuário experimentar o mundo virtual a partir de vários pontos de vista. A perspectiva em primeira pessoa oferece a visão do ponto de vista do personagem. A perspectiva em terceira pessoa proporciona uma visão geral do personagem e seus arredores a partir de um ponto de vista externo, semelhante a muitos jogos modernos. Uma perspectiva isométrica também está disponível, oferecendo uma visão diagonal de cima para baixo. O controle é feito por teclado e mouse, permitindo uma operação intuitiva. O sistema identifica de forma inteligente qual elemento na cena representa o personagem e o move de acordo, enquanto outros elementos, como árvores ou nuvens, permanecem estáticos.

Será que o GENIE 2 consegue gerar mundos a partir de fotos reais?

Sim, o GENIE 2 pode usar fotos do mundo real como ponto de partida e transformá-las em ambientes tridimensionais interativos. Este é um dos aspectos mais fascinantes da tecnologia. Uma foto real de uma praia pode ser animada, permitindo que o usuário entre na água e explore os arredores. Uma foto de um cômodo pode se tornar um ambiente 3D totalmente interativo. O sistema precisa derivar a estrutura de profundidade da imagem plana e construir um mundo tridimensional consistente e fisicamente plausível. Isso exige um profundo conhecimento de geometria espacial e relações entre objetos.

Como o GENIE 2 e o agente SIMA podem trabalhar juntos?

Uma combinação particularmente interessante é a integração do GENIE 2 com o agente SIMA da DeepMind, um sistema de IA capaz de executar ações em mundos digitais por meio de instruções em linguagem natural. O agente SIMA pode navegar pelos ambientes gerados pelo GENIE 2 enquanto segue comandos em linguagem natural. Em demonstrações, por exemplo, o agente SIMA consegue entender a instrução "abra a porta azul" e executá-la no mundo virtual. Essa sinergia é muito promissora: o GENIE 2 cria um número infinito de ambientes de treinamento diferentes, enquanto o SIMA aprende e age dentro deles. Isso pode levar a um novo paradigma no desenvolvimento de agentes de IA capazes.

Aplicações e usos práticos

Como GENIE 2 pode revolucionar o desenvolvimento de jogos?

O desenvolvimento de jogos é uma das aplicações mais óbvias para o GENIE 2, e o impacto pode ser transformador. Tradicionalmente, os desenvolvedores de jogos precisam gastar inúmeras horas criando modelos 3D, projetando cenários e programando ambientes manualmente. O GENIE 2 pode acelerar drasticamente esse processo. Os desenvolvedores podem inserir um desenho conceitual ou uma descrição textual, e o sistema gera um ambiente jogável instantaneamente. Isso permite a prototipagem rápida e o desenvolvimento iterativo. Os designers podem testar rapidamente diferentes variações de ambiente para descobrir o que funciona melhor. Isso não só economiza tempo, como também pode fomentar a criatividade, já que os desenvolvedores podem testar mais conceitos. Além disso, os mundos gerados pelo GENIE 2 podem servir como ponto de partida para refinamentos adicionais, com o design manual ainda desempenhando um papel importante.

Qual a importância do GENIE 2 para o treinamento de agentes de IA?

O treinamento de agentes de IA é talvez a aplicação mais importante do GENIE 2 e a razão pela qual o Google DeepMind está dedicando tanta atenção a este projeto. Ao treinar robôs ou outros sistemas de IA incorporados, os desenvolvedores precisam de milhões de exemplos de diferentes cenários. Até agora, esses exemplos tinham que ser coletados no mundo real, o que é caro e demorado, ou ambientes simulados limitados eram utilizados, que não são muito realistas. O GENIE 2 resolve esse problema ao ser capaz de gerar um número infinito de cenários de treinamento diferentes. Um robô poderia ser treinado em um armazém gerado pelo GENIE 2, em milhares de configurações diferentes, para aprender a navegar em ambientes caóticos. Um veículo autônomo poderia ser treinado em tráfego simulado de grandes cidades, com cenários infinitamente variados. Isso leva a uma melhor generalização e a sistemas de IA mais robustos. Cada cenário gerado pode ser completamente diferente, mantendo-se fisicamente plausível e consistente.

Como o GENIE 2 pode ajudar na visualização e modelagem?

Além do desenvolvimento de jogos e do treinamento de IA, o GENIE 2 também tem aplicações em visualização e modelagem. Arquitetos poderiam transformar rapidamente seus projetos em modelos tridimensionais interativos para visualização pelos clientes. Empresas poderiam visualizar e otimizar processos de produção. Na educação, conceitos complexos poderiam ser ensinados por meio de simulações interativas. Um professor de biologia poderia visualizar um ecossistema microscópico para os alunos explorarem. Um professor de física poderia simular fenômenos físicos em tempo real. As possibilidades são praticamente ilimitadas.

Que papel o GENIE 2 poderia desempenhar no treinamento médico?

O GENIE 2 também pode contribuir significativamente para a educação médica. A modelagem operacional em ambientes hospitalares gerados pelo GENIE 2 pode ajudar a desenvolver sistemas melhores para apoiar os médicos em seu trabalho. Estudantes de medicina podem treinar em ambientes virtuais realistas, porém seguros. Diversas configurações hospitalares e cenários de emergência podem ser gerados para aprimorar a preparação para diferentes situações. Isso tem o potencial de melhorar significativamente a qualidade do treinamento médico sem comprometer a segurança de pacientes reais.

Como o GENIE 2 pode ser usado na produção de vídeo?

Outra área promissora é o uso do GENIE 2 na produção de vídeo e cinematografia. Cineastas poderiam gerar quadros de entrada e, em seguida, mover câmeras virtuais pelos mundos gerados para criar cenas que, de outra forma, exigiriam cenários caros ou efeitos especiais complexos. Isso poderia reduzir os custos de produção de filmes e expandir as possibilidades criativas. Uma ideia rápida poderia ser transformada em uma cena de vídeo finalizada em minutos, sem a necessidade de uma grande equipe de produção.

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Ambientes de treinamento limitados para IA

Em que medida o GENIE 2 possibilita ambientes de treinamento ilimitados?

A abordagem de ambientes de treinamento ilimitados é transformadora para a pesquisa em IA. Em vez de os sistemas de IA navegarem repetidamente pelo mesmo ambiente e aprenderem com exemplos de treinamento limitados, o GENIE 2 pode gerar 2 milhões de ambientes diferentes. Isso significa que um agente de IA nunca vivencia exatamente a mesma situação duas vezes. Essa diversidade leva a uma melhor generalização, porque o modelo não se limita a memorizar comportamentos para cenários específicos e conhecidos, mas desenvolve conceitos e estratégias reais. Um robô treinado em milhares de configurações diferentes de armazém estará mais bem preparado para lidar com uma nova configuração desconhecida do que um robô treinado em um único ambiente.

Inteligência artificial geral e modelos mundiais

Por que a DeepMind considera modelos do mundo real como o GENIE 2 como etapas no caminho para a Inteligência Artificial Geral (AGI)?

A DeepMind considera modelos do mundo real, como o GENIE 2, como blocos de construção fundamentais no caminho para a inteligência artificial geral (AGI). A razão reside no fato de que a verdadeira inteligência requer a compreensão de causalidade, física e consequências. Um sistema capaz de compreender e simular cenários complexos e dinâmicos demonstra uma compreensão mais profunda do mundo do que um que apenas reconhece padrões estáticos. O GENIE 2 permite que os sistemas de IA aprendam e operem em uma ampla variedade de cenários, aproximando-os da verdadeira inteligência. Além disso, a tecnologia poderia resolver o problema da descoberta de dados para treinamento. Com praticamente todos os sites e vídeos disponíveis já inseridos nos sistemas de IA modernos, existe uma crise de dados. O GENIE 2 poderia gerar uma quantidade infinita de dados sintéticos de treinamento sem depender de dados do mundo real, possibilitando assim o desenvolvimento de sistemas de IA.

Limitações e desafios

Quais são os limites de tempo para GENIE 2?

Embora o GENIE 2 seja impressionante, ele também apresenta limitações significativas. A mais importante é a consistência temporal. O modelo consegue manter mundos consistentes por aproximadamente 60 segundos. Após esse período, artefatos visuais começam a aparecer com frequência, comprometendo a ilusão de um mundo coerente. Isso se deve, em parte, ao design do modelo, que gera quadros sequencialmente e pode acumular pequenos erros durante o processo. Esses erros são conhecidos como deriva e representam um problema comum em modelos generativos. Na prática, a maioria das demonstrações do sistema são consideravelmente mais curtas, geralmente de 10 a 20 segundos, para exibir os melhores resultados.

Quais são os problemas relacionados à consistência visual?

Um segundo problema importante é a consistência visual em períodos mais longos. A memória do sistema, que retém detalhes do mundo que não estão visíveis, funciona relativamente bem nos primeiros segundos, mas começa a deteriorar-se com o tempo ou se a câmera se mover muito. A renderização de texto é outra fragilidade. Se houver texto presente na cena, o modelo frequentemente tem dificuldades em gerá-lo de forma correta e legível. Este é um problema conhecido em muitos modelos de IA generativa.

Quais são os requisitos de hardware e poder computacional para o GENIE 2?

O GENIE 2 exige alto poder computacional. O sistema renderiza vídeos muito longos em tempo real, o que requer uma enorme quantidade de poder de processamento. A versão otimizada, que permite interação em tempo real, ainda demanda considerável capacidade computacional. A versão base completa, que oferece a mais alta qualidade, requer ainda mais recursos. Isso torna a ampla disponibilidade e o uso local atualmente inviáveis. Os usuários precisam ter acesso a clusters de GPUs potentes para usar o sistema de forma eficaz.

Quais são as limitações em relação à interação entre agentes?

Embora os agentes de IA possam se movimentar e executar tarefas nos mundos gerados pelo GENIE 2, suas possibilidades de interação ainda são limitadas. Os agentes não podem alterar ativamente o mundo, apenas navegar e interagir com ele. Por exemplo, podem abrir portas ou mover objetos, mas não podem fazer mudanças permanentes que alterem fundamentalmente o mundo. A modelagem de múltiplos agentes independentes agindo simultaneamente no mesmo mundo também ainda não está bem implementada.

Disponibilidade atual e perspectivas futuras

Quem tem acesso ao GENIE 2?

O GENIE 2 não está disponível para o público em geral neste momento. O sistema está sendo testado pela DeepMind como parte de uma prévia de pesquisa limitada, com acesso concedido a pesquisadores e criativos selecionados. Isso se deve em parte a razões práticas, em função dos requisitos computacionais, mas também para avaliar riscos e desenvolver ainda mais o modelo em condições controladas. A DeepMind planeja expandir o acesso a mais testadores no futuro, mas ainda não há previsão para o lançamento público.

Quais são os próximos desenvolvimentos e melhorias?

A DeepMind está trabalhando ativamente para superar as limitações do GENIE 2. Uma melhoria importante seria o aumento da resolução para criar ambientes ainda mais realistas. Expandir as possibilidades de interação, permitindo que os agentes manipulem o mundo de forma mais abrangente, também está nos planos. Otimizar o desempenho para alcançar velocidades de processamento mais rápidas e menor latência melhoraria a experiência do usuário. De particular importância é estender a consistência temporal, garantindo que os mundos permaneçam estáveis ​​por períodos mais longos. Essas melhorias possibilitariam uma gama muito maior de aplicações.

Que versões futuras ou sucessoras podemos esperar?

Já existem indícios do GENIE 3, um modelo de próxima geração que promete melhorias em relação ao GENIE 2. O GENIE 3 poderia manter simulações consistentes por vários minutos, o que representaria um grande avanço. Com gerações futuras, o sistema poderia eventualmente gerar mundos consistentes por horas, o que é essencial para muitos cenários de treinamento e aplicação. A longo prazo, esse caminho poderia levar a sistemas capazes de criar mundos virtuais praticamente ilimitados e completamente consistentes, que poderiam ser explorados interativamente por IA ou humanos.

Impactos na indústria e na sociedade

Como GENIE 2 poderia mudar a indústria de desenvolvimento de jogos?

O impacto na indústria de desenvolvimento de jogos pode ser profundo. Estúdios de médio e pequeno porte, que antes não tinham recursos para criar grandes mundos abertos, poderiam de repente viabilizar tais projetos. Os ciclos de desenvolvimento poderiam ser drasticamente reduzidos. Isso poderia levar a uma democratização do desenvolvimento de jogos, permitindo que mais vozes criativas sejam ouvidas, já que os obstáculos técnicos seriam menores. Ao mesmo tempo, estúdios consolidados poderiam otimizar drasticamente seus processos e dedicar mais tempo à jogabilidade e à narrativa, em vez da criação de recursos.

Quais as implicações do GENIE 2 para a robótica?

A indústria da robótica poderá ser transformada pelo GENIE 2. Os robôs poderão ser treinados de forma mais rápida e eficiente, resultando em sistemas mais inteligentes e capazes. Isso poderá ser particularmente relevante nos setores de logística e manufatura, onde os sistemas autônomos já desempenham um papel fundamental. O GENIE 2 poderá acelerar e aprimorar o desenvolvimento desses sistemas.

Que questões éticas e sociais surgem?

O poder do GENIE 2 também levanta questões éticas. A geração de mundos virtuais convincentes poderia ser usada para novas formas de manipulação ou engano. O acesso a essa tecnologia está atualmente limitado a instituições de pesquisa e empresas bem financiadas, o que levanta questões sobre desigualdade. Há também dúvidas sobre a controlabilidade de sistemas de IA treinados nesses mundos gerados e se tais sistemas poderiam exibir comportamentos indesejáveis ​​fora desses ambientes controlados.

GENIE 2 da DeepMind: Por que esse modelo de mundo pode ser a peça que faltava para a Inteligência Artificial Geral (AGI).

Da escassez à abundância de dados: como o GENIE 2 cria mundos de treinamento infinitos.

Por que o GENIE 2 é um marco no desenvolvimento da IA?

O GENIE 2 é um marco porque aborda diversos problemas na pesquisa em IA. Ele demonstra que é possível gerar mundos virtuais complexos e dinâmicos em tempo real, algo antes considerado impossível. Mostra também que a IA pode desenvolver uma compreensão de física, causalidade e consequências lógicas. Esses são elementos fundamentais no caminho para a inteligência artificial geral. Além disso, o GENIE 2 pode solucionar o problema de dados na pesquisa em IA, gerando sinteticamente uma quantidade infinita de dados de treinamento realistas. Isso pode inaugurar uma nova era no desenvolvimento da IA.

Como os usuários e desenvolvedores se adaptarão ao GENIE 2?

À medida que o GENIE 2 ou seus sucessores se tornarem mais amplamente disponíveis, os desenvolvedores precisarão adaptar e integrar essas novas ferramentas em seus fluxos de trabalho. Isso poderá criar novas profissões, como a de engenheiro de cenários virtuais, que entende como usar o GENIE de forma eficaz. Também poderá mudar profissões existentes, à medida que algumas tarefas tradicionais forem assumidas pela IA. A sociedade terá que se adaptar a um mundo onde ambientes fotorrealistas podem ser gerados em segundos.

Quais são os outros desafios no caminho para modelos mundiais ainda melhores?

Os próximos grandes desafios são aprimorar a consistência temporal para que os mundos permaneçam estáveis ​​por horas a fio. A precisão espacial precisa ser aumentada para recriar melhor locais do mundo real. As possibilidades de interação precisam ser expandidas para que os agentes possam influenciar o mundo de forma mais profunda. Os requisitos computacionais precisam ser reduzidos para tornar o sistema acessível a uma base de usuários mais ampla. A renderização de texto precisa ser aprimorada para gerar textos legíveis nas cenas.

Quando veremos aplicações práticas plenamente concretizadas do GENIE 2?

A realidade provavelmente será gradual. Instituições de pesquisa já começarão a usar o GENIE 2 para aplicações específicas, como o treinamento de agentes de IA. A prototipagem interna no desenvolvimento de jogos poderá começar nos próximos anos. No entanto, provavelmente levará mais alguns anos até que o sistema esteja otimizado o suficiente para uso industrial em larga escala. As próximas versões, especialmente o GENIE 3 e posteriores, serão cruciais.

Como o GENIE 2 se posiciona no contexto de outros avanços em IA?

O GENIE 2 não é um projeto isolado, mas faz parte de uma revolução mais ampla na IA. Ele chega em um momento em que modelos como GPT-4, Claude e outros importantes modelos de linguagem já demonstram capacidades impressionantes. Chega também em um momento em que a geração de imagens a partir de texto está se tornando comum com modelos como DALL-E e Midjourney. O GENIE 2 amplia essas capacidades para as dimensões de temporalidade e interatividade. Ele mostra que a pesquisa em IA pode gerar não apenas conteúdo estático, mas também ambientes dinâmicos e interativos. Este pode ser o início de um novo capítulo na história da IA.

Qual é o objetivo principal do DeepMind do Google com o GENIE 2?

O objetivo geral é ambicioso: a DeepMind vê o GENIE 2 como um passo importante rumo à inteligência artificial geral. Ao criar sistemas capazes de compreender e simular mundos complexos e dinâmicos, a DeepMind acredita estar lançando as bases fundamentais para a verdadeira inteligência. Combinar isso com agentes como o SIMA pode levar a sistemas de IA autônomos capazes de operar no mundo real. Se esse objetivo ambicioso será alcançado, só o tempo dirá, mas o GENIE 2 é, sem dúvida, um passo significativo nessa direção.

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