Meta 发布了名为 Meta Motivo 的人工智能模型，以改善沉浸式和交互式 Metaverse 体验 - 图片：Xpert.Digital
400 亿的未来：Meta 如何利用 AI 重塑元宇宙
Meta 推出 Meta Motivo：一种改进的 AI 模型，可改善 Metaverse 体验
Facebook、Instagram 和 WhatsApp 背后的 Meta 公司上周宣布推出一种名为 Meta Motivo 的新人工智能模型。该模型将能够以前所未有的方式控制类人数字化身的运动，彻底改变元宇宙的潜力。通过这一发展，Meta 强调了其进一步突破人工智能 (AI) 和沉浸式虚拟世界界限的雄心。为了实现这一目标，该公司继续大力投资创新技术，将 2024 年资本支出预测提高至创纪录的 370 亿至 400 亿美元，创历史新高。
什么是 Meta Motivo？
Meta Motivo 是一种人工智能模型，旨在使数字代理的动作更加真实、更像人类。通过使用基于未标记运动数据的新颖算法，该模型独立分析和学习人类运动。这使得数字化身能够执行非常接近现实的复杂运动序列。此功能在元宇宙的背景下尤其重要，因为它旨在使用户体验更加身临其境和互动。
Meta Motivo 的主要功能包括：
- 运动检测：模型精确检测不同类型的运动并使其适应不同的场景。
- 目标姿势实现：它可以优化动作，使虚拟人物自然地达到某些姿势或目标点。
- 奖励优化：利用无监督强化学习，Meta Motivo 可以不断学习新的运动模式并适应新任务。
Meta Motivo 的特别之处在于它使用无监督强化学习。这使得模型能够适应新的挑战，而无需进行大量的额外培训。这不仅可以降低开发成本，还可以更快地推出新功能。
元宇宙的新时代：改进的化身和更身临其境的体验 - 图片：Xpert.Digital
随着 Meta Motivo 的推出，Meta 旨在显着提高 Metaverse 中非玩家角色 (NPC) 的质量。这些角色通常在虚拟世界中充当简单的占位符或功能，现在借助人工智能可以更加真实地行动。根据 Meta 的说法，这也为以前需要费力的手动过程的角色动画开辟了新的可能性。该公司表示：“我们相信这项研究可以为元宇宙中完全体现的代理铺平道路，从而产生更逼真的 NPC、角色动画的民主化以及新型的沉浸式体验。”
另一个进步：大型概念模型（LCM）
与 Meta Motivo 并行，Meta 提出了另一种名为大型概念模型 (LCM) 的人工智能模型，旨在重新定义语言模型的工作方式。传统的大语言模型 (LLM) 被训练来预测文本中的下一个单词，而 LCM 采用了一种全新的方法。它的重点是“预测下一个概念或更高层次的想法”。这意味着 LCM 能够识别和表示更复杂的联系和思维过程。
例如：法学硕士可能会预测对话中的下一句话，而 LCM 可以理解对话的整个上下文，从而对情况有更全面的了解。这在需要同时分析文本、图像和其他媒体的多模式应用中特别有用。
根据 Meta 的说法，LCM 能够“将论证与语言表示分离”。该模型在多语言和多模式嵌入空间中运行，这意味着它可以结合来自不同语言和格式的信息来开发总体概念。
进一步的创新：视频密封和开源方法
除了Meta Motivo和LCM之外，Meta还推出了一款名为Video Seal的新工具。该工具可以在视频中插入人眼看不见但仍清晰可追踪的隐藏水印。这可能在打击深度造假和虚假内容的传播方面发挥重要作用。
此外，Meta 继续依赖开放的开发方法。该公司已向开发者社区免费提供许多人工智能模型。该战略旨在促进创新并加速新工具和应用程序的开发。 Meta 认为，开放的方式也将使其平台更具吸引力，从而使其业务长期受益。
适合：
挑战与机遇
尽管发展令人印象深刻，但 Meta 和整个技术行业面临着几个挑战：
- 技术障碍：类人运动和自然交互的发展需要巨大的计算能力和高度专业化的算法。
- 数据保护和道德：随着人工智能模型越来越多地融入日常生活，公司必须确保维护用户隐私并遵守道德标准。
- 竞争：谷歌、微软和亚马逊等公司也大力投资人工智能和元宇宙技术。 Meta 必须不断创新才能保持其领先地位。
然而，该技术提供了巨大的机会。元宇宙有潜力改变教育、医疗、娱乐和商业等行业。更逼真的虚拟形象和沉浸式体验，让用户不仅可以更加互动地与虚拟环境进行交互，而且可以更加高效、富有创意。
迈向未来
随着 Meta Motivo 和其他人工智能创新的推出，Meta 强调了其让 Metaverse 成为我们数字生活的核心部分的愿景。通过将真实的动作、先进的语音建模和视频密封等新的安全措施相结合，该公司可以为虚拟世界设定新的标准。 Meta 表明它已准备好迎接明天的挑战，同时充分利用 Metaverse 的可能性。
这些投资和开发清楚地表明，Meta 不仅在观察未来，而且还在积极塑造未来。看到这些技术在未来几年将如何改变我们对数字空间和交互的理解仍然令人兴奋。
适合：