Google Genie 2 (DeepMind Genie 2) är en stor "världsmodell" – som skapar interaktiva 3D-världar från bilder eller textmeddelanden.

Inte en produkt, utan framtiden: Vad Googles interaktiva AI Genie 2 verkligen kan göra – Genie 2 tränar AI-agenter i simulerade 3D-världar

Google Genie 2 (korrekt: DeepMind Genie 2) är en stor "världsmodell" som genererar interaktiva 3D-världar från en bild- eller textprompt, där användare eller agenter kan agera i realtid via tangentbord/mus.

Nuvarande status (slutet av 2025): Det är ett forsknings- och demosystem från Google DeepMind, inte en fritt tillgänglig produkt, men visas alltmer på konferenser och i media som en byggsten för spel, simulering och agentutbildning.

Vad Genie 2 tekniskt sett är

Genie 2 är en storskalig "Foundation World Model" som från videodata lärt sig att simulera fysiskt konsekventa, interaktiva världar (rörelse, kollisioner, NPC-beteende, perspektivförändringar).

Arkitektoniskt kombinerar den en videoautokodare med en autoregressiv transformator i ett latent rum (liknande LLM:er, men för video/världsdynamik) och samplas vidare bildruta för bildruta med åtgärder (tangentbord/mus).

Nuvarande färdigheter

Från en enda bild (eller en bild som tidigare genererats av en bildmodell som Imagen) kan Genie 2 generera en spelbar 3D-scen, t.ex. plattformsspel eller äventyrsliknande miljöer.

Världarna förblir konsistenta i ungefär 10–60 sekunder, inklusive animationer, belysning, vatten-/partikeleffekter och miljöns reaktion på spelarens handlingar; sedan "återställs" scenariot i huvudsak.

Användningsområden och tillämpningsområden

DeepMind positionerar Genie 2 främst som ett forsknings- och kreativt verktyg: snabb prototypframtagning av interaktiva upplevelser, generering av olika testmiljöer för RL- eller agentsystem (inklusive SIMA-agenter).

Potentiella tillämpningsområden inkluderar spel, simulering/träning, robotik (förkroppsligade agenter) och allmänna utvärderingsmiljöer för generalagenter.

Tillgänglighet och produktstatus

Sedan tillkännagivandet den 4 december 2024 har GENIE 2 endast varit tillgängligt för en utvald grupp testare. Ett offentligt releasedatum har ännu inte tillkännagivits.

För närvarande finns det inget offentligt API eller utbredd produktintegration; Genie 2 visas upp i blogginlägg, artiklar och demonstrationer (t.ex. 60 Minutes, konferenser, I/O), men förblir ett internt DeepMind-system.
I Googles I/O 2025-bevakning visas Genie 2 tillsammans med andra generativa mediemodeller som Veo och Geminis agentfunktioner, men utan en separat utvecklarversion eller prissättning.

Googles AI-modell GENIE 2 skapar en ny verklighet: Grundläggande och teknisk grund för modellen

GENIE 2, som utvecklades av Google DeepMind, representerar ett betydande genombrott i utvecklingen av så kallade världsmodeller. Den grundläggande funktionen hos detta AI-system är att generera helt tredimensionella, interaktiva miljöer från enkla indata, såsom en enda bild eller en textbeskrivning. Till skillnad från konventionella renderingsmotorer eller spelmotorer använder GENIE 2 en autoregressiv latensdiffusionsmodell som kan generera virtuella världar bildruta för bildruta och simulera konsekvenserna av handlingar inom dessa världar.

Genie 2 tillkännagavs och presenterades officiellt av Google DeepMind den 4 december 2024. Det första officiella tillkännagivandet gjordes via Googles officiella DeepMind-blogg. Tillkännagivandet, med titeln " Genie 2: En storskalig grundvärldsmodell ", publicerades på webbplatsen deepmind.google/blog.

GENIE 2 presenterades som en forskningsprototyp inom en begränsad förhandsvisning. Det betyder att modellen inte gjordes direkt tillgänglig för allmänheten, utan initialt endast beviljades tillgång till utvalda forskare och kreatörer. Google DeepMind publicerade inte en fullständig vetenskaplig forskningsartikel om GENIE 2, som var fallet med dess föregångare, GENIE 1.

Lanseringen av GENIE 2 sammanföll med en period av intensiv AI-utveckling på Google. Bara några dagar senare, den 10 december 2024, tillkännagav Google även den nya Gemini 2.0-serien, vilket visade att företaget presenterade flera betydande nästa generations AI-modeller i slutet av 2024.

Vad är speciellt med den tekniska arkitekturen i GENIE 2?

Den tekniska arkitekturen i GENIE 2 är baserad på flera komponenter som samverkar för att möjliggöra modellens imponerande funktioner. Systemet använder först en stor videodatauppsättning för träning och tillämpar sedan en diffusionsmodell som arbetar med transformatorer och klassificerare. Nyckeln till att förstå detta ligger i metodiken: modellen fungerar som ett autoregressivt system, vilket innebär att den fortsätter sekventiellt. Under inferensen vidtar systemet en enda åtgärd tillsammans med de föregående latenta bildrutorna och genererar sedan nästa bildruta. Särskilt innovativt är användningen av klassificeringsfri vägledning, en teknik som förbättrar kontrollerbarhet och respons på åtgärder. Modellen tränades på en enorm mängd videomaterial, vilket gör det möjligt att demonstrera olika framväxande funktioner som inte explicit programmerades.

Hur skiljer sig GENIE 2 från sin föregångare GENIE 1?

Skillnaden mellan GENIE 1 och GENIE 2 är fundamental och markerar ett stort steg framåt i utvecklingen av världsmodeller. GENIE 1 var begränsad till tvådimensionella miljöer och kunde bara generera enkla 2D-plattformsliknande scener. Karaktärerna var ofta suddiga och spelbarheten var begränsad till cirka två sekunder. GENIE 2, å andra sidan, arbetar med helt tredimensionella världar och kan generera dem konsekvent över betydligt längre perioder. Medan GENIE 1 producerade mycket förenklade miljöer, kan GENIE 2 rendera komplexa landskap med realistiska objektinteraktioner, detaljerade karaktärsanimationer och fysiskt korrekta beteenden. Förmågan att generalisera har också förbättrats avsevärt, vilket innebär att GENIE 2 kan dra slutsatser om och förstå idéer om miljöer, även om de aldrig har setts i exakt den formen förut.

Vilken upplösning och bildfrekvens uppnår GENIE 2?

GENIE 2 genererar interaktiva miljöer med en upplösning på 720 pixlar och en bildfrekvens som är tillräcklig för interaktiva spel. Det finns två versioner av modellen: en outspädd basversion som erbjuder högsta möjliga kvalitet, och en destillerad version som möjliggör interaktion i realtid, om än med något reducerad visuell kvalitet. Denna balans mellan kvalitet och hastighet är avgörande för praktiska tillämpningar.

Funktioner och kapacitet

Vilka fysiska simuleringar kan GENIE 2 utföra?

GENIE 2 har en imponerande uppsättning fysiska simuleringar som skiljer det från tidigare generationer av världsmodeller. Systemet kan realistiskt avbilda gravitationen, vilket innebär att föremål faller när de tappas. Det modellerar kollisioner mellan föremål och mellan karaktärer och deras omgivning. Vatteneffekter simuleras realistiskt, inklusive vågor som skapas när föremål bryter igenom eller rör sig genom vatten. Rök och andra partikeleffekter genereras också. Dessutom innehåller systemet komplexa ljussimuleringar, realistiska reflektioner och skuggeffekter. Dessa fysiska simuleringar är inte bara förprogrammerade animationer; de beräknas i realtid av det neurala nätverket baserat på spelarens handlingar och scenens aktuella tillstånd.

Hur fungerar det så kallade Long Horizon-minnet i GENIE 2?

Long Horizon Memory är en av GENIE 2:s mest anmärkningsvärda funktioner och löser ett problem som plågat tidigare världsmodeller. Modellen kan komma ihåg delar av den genererade världen som för närvarande ligger utanför användarens synfält. Om till exempel en avatar lämnar ett rum och senare återvänder till samma rum, kommer systemet konsekvent att rekonstruera rummet exakt som det såg ut tidigare. Detta är möjligt eftersom modellen har ett internt minne av världstillstånd. Detta minne har dock sina begränsningar: GENIE 2 kan upprätthålla konsekventa världar i cirka 60 sekunder. Efter denna tid kan visuella artefakter dyka upp, detaljer går förlorade och illusionen av en stabil miljö bryts ner. I praktiken använder de flesta demonstrationer av systemet scener som varar mellan 10 och 20 sekunder för att visa upp de bästa resultaten.

Vilka perspektiv och kontrollalternativ erbjuder GENIE 2?

GENIE 2 stöder flera olika perspektiv, vilket gör att användaren kan uppleva den virtuella världen från olika synvinklar. Förstapersonsperspektivet erbjuder vyerna från karaktärens synvinkel. Tredjepersonsperspektivet ger en översikt över karaktären och dennes omgivningar från en extern synvinkel, liknande många moderna videospel. Ett isometriskt perspektiv finns också tillgängligt, vilket erbjuder en diagonal vy uppifrån och ner. Styrning sker via tangentbord och mus, vilket möjliggör intuitiv användning. Systemet identifierar intelligent vilket element i scenen som representerar karaktären och flyttar dem därefter, medan andra element, som träd eller moln, förblir statiska.

Kan GENIE 2 generera världar från riktiga foton?

Ja, GENIE 2 kan verkligen använda verkliga foton som utgångspunkt och omvandla dem till interaktiva, tredimensionella miljöer. Detta är en av de mest fascinerande aspekterna av tekniken. Ett verkligt foto av en strand kan animeras, vilket gör att användaren kan gå ner i vattnet och utforska omgivningarna. Ett foto av ett rum kan bli en helt interaktiv 3D-miljö. Systemet måste härleda djupstrukturen från den platta bilden och konstruera en konsekvent, fysiskt rimlig tredimensionell värld. Detta kräver en djup förståelse av rumslig geometri och objektrelationer.

Hur kan GENIE 2 och SIMA-agenten fungera tillsammans?

En särskilt spännande kombination är integrationen av GENIE 2 med DeepMinds SIMA-agent, ett AI-system som kan utföra handlingar i digitala världar genom instruktioner på naturligt språk. SIMA-agenten kan navigera i miljöerna som genereras av GENIE 2 samtidigt som den följer kommandon på naturligt språk. I demonstrationer kan SIMA-agenten till exempel förstå instruktionen "öppna blå dörr" och utföra den i den virtuella världen. Denna synergi är mycket lovande: GENIE 2 skapar ett oändligt antal olika träningsmiljöer, medan SIMA lär sig och agerar inom dem. Detta skulle kunna leda till ett nytt paradigm i utvecklingen av kapabla AI-agenter.

Tillämpningar och praktiska användningsområden

Hur kan GENIE 2 revolutionera spelutveckling?

Spelutveckling är en av de mest uppenbara tillämpningarna för GENIE 2, och effekten kan bli transformerande. Traditionellt sett måste spelutvecklare lägga otaliga timmar på att skapa 3D-modeller, designa landskap och manuellt programmera miljöer. GENIE 2 skulle kunna påskynda denna process dramatiskt. Utvecklare kan mata in en konceptritning eller en textbeskrivning, och systemet genererar en direkt spelbar miljö. Detta möjliggör snabb prototypframtagning och iterativ utveckling. Designers kan snabbt testa olika miljövariationer för att ta reda på vad som fungerar bäst. Detta sparar inte bara tid utan kan också främja kreativitet, eftersom utvecklare kan testa fler koncept. Dessutom skulle GENIE 2-genererade världar kunna fungera som en utgångspunkt för ytterligare förfining, där manuell design fortfarande spelar en roll.

Vilken betydelse har GENIE 2 för utbildningen av AI-agenter?

Att träna AI-agenter är kanske den viktigaste tillämpningen av GENIE 2 och anledningen till att Google DeepMind fokuserar så mycket på detta projekt. När utvecklare tränar robotar eller andra förkroppsligade AI-system behöver de miljontals exempel på olika scenarier. Fram tills nu har dessa varit tvungna att samlas in i den verkliga världen, vilket är dyrt och tidskrävande, eller så har ett begränsat antal simulerade miljöer använts, vilka inte är särskilt realistiska. GENIE 2 löser detta problem genom att kunna generera ett oändligt antal olika träningsscenarier. En robot skulle kunna tränas i ett lager genererat av GENIE 2, i tusentals olika konfigurationer, för att lära sig navigera i kaotiska miljöer. Ett autonomt fordon skulle kunna tränas i simulerad storstadstrafik, med oändligt varierande scenarier. Detta leder till bättre generalisering och mer robusta AI-system. Varje genererat scenario kan vara helt annorlunda samtidigt som det förblir fysiskt rimligt och konsekvent.

Hur kan GENIE 2 hjälpa till med visualisering och modellering?

Utöver spelutveckling och AI-utbildning har GENIE 2 även tillämpningar inom visualisering och modellering. Arkitekter skulle snabbt kunna omvandla sina designer till interaktiva, tredimensionella modeller som kunder kan titta på. Företag skulle kunna visualisera och optimera produktionsprocesser. Inom utbildning skulle komplexa koncept kunna läras ut genom interaktiva simuleringar. En biologilärare skulle kunna visualisera ett mikroskopiskt ekosystem för elever att navigera i. En fysiklärare skulle kunna simulera fysikaliska fenomen i realtid. Möjligheterna är praktiskt taget obegränsade.

Vilken roll skulle GENIE 2 kunna spela inom medicinsk utbildning?

GENIE 2 skulle också kunna bidra avsevärt till medicinsk utbildning. Operativ modellering i GENIE 2-genererade sjukhusmiljöer skulle kunna bidra till att utveckla bättre system för att stödja läkare i deras arbete. Läkarstudenter skulle kunna utbilda sig i realistiska men säkra virtuella miljöer. Olika sjukhuskonfigurationer och nödscenarier skulle kunna genereras för att förbättra förberedelserna för olika situationer. Detta har potential att avsevärt förbättra kvaliteten på medicinsk utbildning utan att kompromissa med säkerheten för riktiga patienter.

Hur kan GENIE 2 användas i videoproduktion?

Ett annat spännande område är användningen av GENIE 2 inom videoproduktion och filmfotografering. Filmskapare skulle kunna generera inmatningsbilder och sedan flytta virtuella kameror genom de genererade världarna för att skapa bilder som annars skulle kräva dyra kulisser eller avancerat CGI-arbete. Detta skulle kunna minska produktionskostnaderna för film och utöka de kreativa möjligheterna. En snabb idé skulle kunna omvandlas till en färdig videoscen på några minuter, utan behov av ett stort produktionsteam.

Hitta rätt meta -vers byrå och planeringskontor som konsultföretag - Bild: Xpert.Digital

🗒 Hitta rätt meta -vers byrå och planeringskontor som konsultföretag - Sök och ville ha topp tio tips för råd och planering

Mer om detta här:

• Experter på Metaverse och XR: Hitta rätt partners

Begränsade träningsmiljöer för AI

I vilken utsträckning möjliggör GENIE 2 obegränsade träningsmiljöer?

Tillvägagångssättet med obegränsade träningsmiljöer är transformerande för AI-forskning. Istället för att AI-system upprepade gånger navigerar i samma miljö och lär sig av begränsade träningsexempel kan GENIE 2 generera 2 miljoner olika miljöer. Det innebär att en AI-agent aldrig upplever exakt samma situation två gånger. Denna mångfald leder till bättre generalisering eftersom modellen inte bara memorerar beteenden för specifika, kända scenarier, utan utvecklar verkliga koncept och strategier. En robot som tränats i tusentals olika lagerkonfigurationer kommer att kunna hantera en ny, okänd konfiguration bättre än en robot som tränats i en enda miljö.

Artificiell generell intelligens och världsmodeller

Varför ser DeepMind världsmodeller som GENIE 2 som steg på vägen mot AGI?

DeepMind ser världsmodeller som GENIE 2 som grundläggande byggstenar på vägen mot artificiell generell intelligens (AGI). Anledningen ligger i det faktum att sann intelligens kräver en förståelse för kausalitet, fysik och konsekvenser. Ett system som kan förstå och simulera komplexa, dynamiska scenarier uppvisar en djupare förståelse av världen än ett som bara känner igen statiska mönster. GENIE 2 gör det möjligt för AI-system att lära sig och fungera i en mängd olika scenarier, vilket för dem närmare sann intelligens. Dessutom skulle tekniken kunna lösa problemet med dataupptäckt för träning. Med praktiskt taget alla tillgängliga webbplatser och videor redan matade in i moderna AI-system finns det en datakris. GENIE 2 skulle kunna generera en oändlig mängd syntetisk träningsdata utan att förlita sig på verkliga data, vilket möjliggör vidareutveckling av AI-system.

Begränsningar och utmaningar

Vilka är tidsgränserna för GENIE 2?

Även om GENIE 2 är imponerande har det också betydande begränsningar. Den viktigaste är tidsmässig konsistens. Modellen kan upprätthålla konsistenta världar i cirka 60 sekunder. Efter denna tid uppstår alltmer visuella artefakter, vilket stör illusionen av en sammanhängande värld. Detta beror delvis på modellens design, som genererar bildrutor sekventiellt och kan ackumulera små fel i processen. Dessa fel är kända som drift och är ett välkänt problem med generativa modeller. I praktiken hålls de flesta demonstrationer av systemet betydligt kortare, vanligtvis 10 till 20 sekunder, för att visa upp bästa resultat.

Vilka problem finns det med visuell konsistens?

Ett andra stort problem är visuell konsistens över längre perioder. Systemets minne, som behåller detaljer i världen som inte är synliga, fungerar relativt bra under de första sekunderna, men börjar försämras med tiden eller om kameran rör sig för långt. Textrendering är en annan svaghet. Om text är tänkt att finnas i en scen, kämpar modellen ofta med att generera den korrekt och läsbart. Detta är ett känt problem med många generativa AI-modeller.

Vilka är hårdvaru- och datorkraftkraven för GENIE 2?

GENIE 2 är beräkningsintensivt. Systemet renderar mycket långa videor i realtid, vilket kräver enormt mycket processorkraft. Den destillerade versionen, som möjliggör interaktion i realtid, kräver fortfarande avsevärd datorkraft. Den outspädda basversionen, som erbjuder högsta kvalitet, kräver ännu mer resurser. Detta gör utbredd tillgänglighet och lokal användning för närvarande orealistisk. Användare behöver tillgång till kraftfulla GPU-kluster för att kunna använda systemet effektivt.

Vilka begränsningar finns det gällande agentinteraktion?

Även om AI-agenter kan röra sig och utföra uppgifter i de världar som genereras av GENIE 2, är deras interaktionsmöjligheter fortfarande begränsade. Agenterna kan inte aktivt förändra världen, utan kan bara navigera och interagera med den. De kan till exempel öppna dörrar eller flytta objekt, men de kan inte göra permanenta förändringar som fundamentalt förändrar världen. Modelleringen av flera oberoende agenter som agerar samtidigt i samma värld är ännu inte väl implementerad.

Nuvarande tillgänglighet och framtidsutsikter

Vem har tillgång till GENIE 2?

GENIE 2 är för närvarande inte tillgängligt för allmänheten. Systemet testas av DeepMind som en del av en begränsad förhandsvisning av forskningen, med tillgång beviljad till utvalda forskare och kreatörer. Detta är delvis av praktiska skäl på grund av beräkningskraven, men också för att utvärdera risker och vidareutveckla modellen under kontrollerade förhållanden. DeepMind planerar att utöka tillgången till fler testare i framtiden, men en tidsram för en offentlig lansering har inte tillkännagivits.

Vilka är de kommande utvecklingarna och förbättringarna?

DeepMind arbetar aktivt med att övervinna begränsningarna i GENIE 2. En viktig förbättring skulle kunna vara att öka upplösningen för att skapa ännu mer realistiska miljöer. Utökade interaktionsmöjligheter, vilket gör det möjligt för agenter att manipulera världen mer omfattande, planeras också. Att optimera prestanda för att uppnå snabbare bearbetningshastigheter och lägre latens skulle förbättra användarupplevelsen. Av särskild vikt är att utöka den tidsmässiga konsistensen, vilket säkerställer att världar förblir stabila över längre perioder. Dessa förbättringar skulle möjliggöra ett mycket bredare utbud av applikationer.

Vilka framtida versioner eller efterföljare kan förväntas?

Det finns redan indikationer på GENIE 3, en nästa generations modell som sägs visa förbättringar jämfört med GENIE 2. GENIE 3 skulle kunna upprätthålla konsekventa simuleringar i flera minuter, vilket skulle vara ett stort steg framåt. Med ytterligare generationer skulle systemet så småningom kunna generera konsekventa världar i timmar, vilket är nödvändigt för många tränings- och tillämpningsscenarier. Den långsiktiga vägen skulle kunna leda till system som kan skapa praktiskt taget obegränsade, helt konsekventa virtuella världar som kan utforskas interaktivt av AI eller människor.

Påverkan på industri och samhälle

Hur skulle GENIE 2 kunna förändra spelutvecklingsbranschen?

Påverkan på spelutvecklingsindustrin kan bli djupgående. Medelstora och mindre studior som tidigare saknat resurser för att skapa stora öppna världar kan plötsligt förverkliga sådana projekt. Utvecklingscyklerna kan förkortas drastiskt. Detta kan leda till en demokratisering av spelutveckling, vilket gör att fler kreativa röster kan höras eftersom de tekniska hindren minskar. Samtidigt kan etablerade studior dramatiskt effektivisera sina processer och ägna mer tid åt spelupplägg och berättelse snarare än att skapa tillgångar.

Vilka konsekvenser har GENIE 2 för robotteknik?

Robotindustrin skulle kunna omvandlas av GENIE 2. Robotar skulle kunna tränas snabbare och bättre, vilket skulle leda till mer intelligenta och kapabla system. Detta skulle kunna vara särskilt relevant inom logistik och tillverkning, där autonoma system redan spelar en viktig roll. GENIE 2 skulle kunna påskynda och förbättra utvecklingen av sådana system.

Vilka etiska och sociala frågor uppstår?

Kraften i GENIE 2 väcker också etiska frågor. Genereringen av övertygande virtuella världar skulle kunna användas för nya former av manipulation eller bedrägeri. Tillgången till denna teknik är för närvarande begränsad till forskningsinstitutioner och välfinansierade företag, vilket väcker frågor om ojämlikhet. Det finns också frågor om kontrollerbarheten hos AI-system som tränas i dessa genererade världar och om sådana system kan uppvisa oönskat beteende utanför dessa kontrollerade miljöer.

GENIE 2 från DeepMind: Varför denna världsmodell kan vara den saknade delen för AGI

Från databrist till dataöverflöd: Hur GENIE 2 skapar oändliga träningsvärldar

Varför är GENIE 2 en milstolpe inom AI-utveckling?

GENIE 2 är en milstolpe eftersom den tar upp flera problem inom AI-forskning. Den visar att det är möjligt att generera komplexa, dynamiska virtuella världar i realtid, något som tidigare ansetts omöjligt. Den visar att AI kan utveckla en förståelse för fysik, kausalitet och logiska konsekvenser. Dessa är fundamentalt viktiga byggstenar på vägen mot artificiell generell intelligens. Dessutom skulle GENIE 2 kunna lösa dataproblemet inom AI-forskning genom att syntetiskt generera en oändlig mängd realistisk träningsdata. Detta skulle kunna inleda en ny era av AI-utveckling.

Hur kommer användare och utvecklare att anpassa sig till GENIE 2?

I takt med att GENIE 2 eller dess efterföljare blir mer tillgängliga kommer utvecklare att behöva anpassa och integrera dessa nya verktyg i sina arbetsflöden. Detta skulle kunna skapa nya yrken, som till exempel den virtuella världspromptingenjören, som förstår hur man använder GENIE effektivt. Det skulle också kunna förändra befintliga yrken, eftersom vissa traditionella uppgifter tas över av AI. Samhället kommer att behöva anpassa sig till en värld där fotorealistiska miljöer kan genereras på några sekunder.

Vilka är de andra utmaningarna på vägen mot ännu bättre världsmodeller?

Nästa stora utmaning är att förbättra tidsmässig konsistens så att världar förblir stabila i timmar i sträck. Den rumsliga noggrannheten behöver ökas för att bättre återskapa verkliga platser. Interaktionsmöjligheterna behöver utökas så att agenter kan påverka världen djupare. Beräkningskraven behöver minskas för att göra systemet tillgängligt för en bredare användarbas. Textrendering behöver förbättras för att generera korrekt läsbar text i scener.

När kommer vi att se fullt förverkligade praktiska tillämpningar av GENIE 2?

Verkligheten kommer sannolikt att bli gradvis. Forskningsinstitutioner kommer redan att börja använda GENIE 2 för specifika tillämpningar, såsom att utbilda AI-agenter. Intern prototypframtagning inom spelutveckling skulle kunna börja inom de närmaste åren. Det kommer dock förmodligen att dröja flera år innan systemet är tillräckligt optimerat för storskalig industriell användning. Nästa versioner, särskilt GENIE 3 och framåt, kommer att vara avgörande.

Hur positionerar sig GENIE 2 i samband med andra AI-framsteg?

GENIE 2 står inte isolerat, utan är en del av en bredare AI-revolution. Den kommer vid en tidpunkt då modeller som GPT-4, Claude och andra stora språkmodeller redan visar imponerande kapacitet. Den kommer vid en tidpunkt då text-till-bild-generering blir vanligt förekommande med modeller som DALL-E och Midjourney. GENIE 2 utvidgar dessa funktioner till dimensionerna temporalitet och interaktivitet. Den visar att AI-forskning kan generera inte bara statiskt innehåll, utan även dynamiska, interaktiva miljöer. Detta kan vara början på ett nytt kapitel i AI:s historia.

Vad är det övergripande målet med Googles DeepMind med GENIE 2?

Det övergripande målet är ambitiöst: DeepMind ser GENIE 2 som en språngbräda på vägen mot artificiell generell intelligens. Genom att skapa system som kan förstå och simulera komplexa, dynamiska världar anser DeepMind att de lägger en grundläggande byggsten för sann intelligens. Att kombinera detta med agenter som SIMA skulle kunna leda till autonoma AI-system som kan fungera i den verkliga världen. Huruvida detta ambitiösa mål kommer att uppnås kommer att visa sig under de kommande åren, men GENIE 2 är utan tvekan ett betydande steg i den riktningen.

☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska

☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!

Konrad Wolfenstein

Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Measure

Dra nytta av Xpert.Digitals omfattande, femfaldiga expertis i ett heltäckande tjänstepaket | FoU, XR, PR och optimering av digital synlighet - Bild: Xpert.Digital

Xpert.Digital har djup kunskap i olika branscher. Detta gör att vi kan utveckla skräddarsydda strategier som är anpassade efter kraven och utmaningarna för ditt specifika marknadssegment. Genom att kontinuerligt analysera marknadstrender och bedriva branschutveckling kan vi agera med framsyn och erbjuda innovativa lösningar. Med kombinationen av erfarenhet och kunskap genererar vi mervärde och ger våra kunder en avgörande konkurrensfördel.

Mer om detta här:

• Använd 5 -Fold -kompetensen hos Xpert.digital i ett paket - från 500 €/månad