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近期，来自商汤、清华大学、上海人工智能实验室等机构的研究人员提出了一种全新的框架——Ghost in the Minecraft（GITM）。GITM可以将大语言模型与基于文本的知识和记忆整合在一起，在经典游戏《我的世界》中打造出通才AI智能体。这一研究为通用人工智能（AGI）的发展迈出了重要一步。

GITM在《我的世界》内主世界的所有技术挑战上实现了100%的任务覆盖率，成功解锁了完整的科技树的262个物品。同时，GITM在最受关注的「获取钻石」任务上取得了67.5%的成功率，相比于目前最佳成绩（OpenAI VPT）提高了47.5%。GITM的训练效率也达到新高度，环境交互步数只需已有方法的万分之一，单一CPU节点训练2天即可完成。

GITM的成功突破有助于推动通用人工智能（AGI）的研究目标加速实现，发展出能够在开放世界环境中像人一样进行感知、理解和交互的智能体。这将为机器人和自动驾驶等产业带来巨大突破和进步，有效解决现实世界中复杂环境和各类长尾问题，推动AI技术更大规模的产业落地。

项目主页： https://github.com/OpenGVLab/GITM

GITM能力和应用展望

GITM能够在《我的世界》中面对各类地形、环境、白天黑夜场景，甚至遇到怪物也能自如应对。GITM还可以进一步应用在《我的世界》更加复杂的任务中，如建造避难所、农田、铁傀儡，创造自动化设备所需的红石电路、进入下界所需的下界传送门等。

这些任务展示了GITM强大的能力和可扩展性，使得智能体能够在《我的世界》中长时间生存、发展，探索更加高级的世界。

商汤科技推进通用人工智能发展

作为全球人工智能领域的领军企业，商汤科技以「大模型+大算力」推进AGI（通用人工智能）发展的战略布局。商汤科技在多模态、多任务通用大模型领域快速发展，以「日日新SenseNova」大模型体系为核心，不断助力创新技术在智能汽车、智慧生活、智慧商业和智慧城市等领域的快速应用。

此外，商汤基于OpenDILab决策AI平台开发的AI模型DI-star在《星际争霸》中战胜了曾经的大中华区冠军，展示出强大的决策AI能力。GITM的成功将推动自动驾驶等应用处理复杂任务的能力更上一层楼，打破更高的技术天花板。

对GPT的运用和训练,这里给出以下几点总结:

1. GPT的训练流程大致可以分为四个阶段:预训练、监督式微调、奖励建模、强化学习。其中预训练是最耗时耗力的,需要大量数据和算力。
2. 预训练是让模型学习通用的语言表示,然后通过微调来应用于特定任务。微调所需的数据会少很多。
3. 相较于监督式微调,使用强化学习人类反馈的方式(RLHF)可以让模型在某些任务上表现更好。但成本也更高。
4. 使用GPT时,可以通过精心设计prompt来引导模型输出满意的结果。也可以通过工具和插件,或微调模型来进一步提高性能。
5. GPT更像是在模仿,而非真正理解。因此需要在prompt中更明确地指示模型输出正确结果。
6. 在使用GPT时要小心注意偏见、错误信息等问题。最好结合人工监督来使用。
7. GPT有很多有趣的功能和限制,如模拟思维过程、使用脑錯等。但仍需要进一步研究才能更好地使用。

GPT已经非常强大了,但仍存在诸多局限。合理使用与人工相结合是目前应用的一个方向。提高模型本身和与模型交互的方式仍有很多可以改进的地方。

OpenAI联合创始人亲自上场科普GPT，让技术小白也能理解最强AI – 知乎 (zhihu.com)