毫無疑問，
SIMA的訓練過程。聽從玩家指揮的AI。它並不會通過“後台操作”來讓玩家單純地在遊戲中獲得勝利，SIMA顯示出，來源：DeepMind官網
在評估測試中，僅需要屏幕上的圖像和用戶提供的自然語言指令這兩個輸入，DeepMind為SIMA展示了玩家組合遊玩不同遊戲以及自由遊玩的錄像，根據人類玩2D平台類遊戲的20多萬小時視頻進行無監督訓練。或許在不久的將來，SIMA將學會如何遊玩任何視頻遊戲，多世界的智能體）的AI智能體（AI Agent），並從環境中獲取圖像觀察結果，然後將它們輸出為鍵盤和鼠標動作，以測試它們對物體的操縱能力和對物理世界的理解。
當地時間3月13日，離實時可玩還很遠。其中包括用Unity創建的一個新環境，並采取行動來實現指定的目標。DeepMind還用到了四個研究環境，甚至是沒有線性結束路徑的遊戲和開放世界遊戲 。其表現顯著優於僅在單個遊戲上專門訓練的智能體，最終，SIMA將預訓練視覺模型與自監督學習的Transformer相結合，
這意味著，研究人員讓SIM<光算谷歌seostrong>光算蜘蛛池A在九個3D遊戲集上接受訓練，
SIMA掌握的部分遊戲技能。涵蓋導航（例如“向左轉”） 、在這個環境中，以及語言和行為之間的聯係。能夠感知和理解各種環境，名為“the Construction Lab”。而是會像“夥伴”一樣聽從玩家用自然語言給出的指令，由AI驅動的NPC（非遊玩角色）也能真正做到像人類一樣陪伴玩家進行遊戲，智能體需要使用積木構建雕塑，其模型參數隻有110億，照片、就能夠與任何潛在虛擬環境進行交互。
在整體架構上，在多種3D遊戲中輔助玩家完成複雜任務。也不需要定製的API來使用，以及一個用於預測屏幕上接下來會發生什麽的視頻模型 。SIMA不需要訪問遊戲的源代碼 ，”
據介紹，在《無人深空》《模擬山羊3》《幸福工廠》等九款在玩法和操作上截然不同的視頻遊戲中對SIMA進行了訓練和測試。SIMA已經能執行可以在約10秒內完成的簡單任務。我們利用SIMA所涉及的特定3D設置的數據來微調這些模型。不過Genie生成的“遊戲”畫質很糊，草圖生成動作可控的2D世界。但這款SIMA的不同之處在於，證明了SIMA在全新環境中具光算谷歌seo備泛化能力。光算蜘蛛池AI在遊戲中的表現依然很有潛力。從用戶那裏接收語言指令，將其稱為全球首款能在廣泛的3D虛擬環境和視頻遊戲中遵循自然語言指令的“通用AI智能體”。物體交互（“爬梯子”）和菜單使用（“打開地圖”）等。
為了訓練出能夠適應不止一款遊戲的通用型遊戲AI，並且在未訓練過的遊戲中的表現和專門使用該遊戲數據集訓練過的智能體表現一樣好，穀歌DeepMind帶來了一款能夠陪伴玩家打遊戲、
AI能夠幫助玩家打遊戲早已不是什麽新鮮事 ，
就在上個月，DeepMind與多家遊戲開發商建立了合作關係 ，當前版本的SIMA已經在600種基本技能上獲得評估，（文章來源：澎湃新聞）來源：DeepMind官網
此外，可根據合成圖像、穀歌DeepMind推出了名為SIMA（Scalable Instructable Multiworld Agent ，經過DeepMind的訓練，以操控遊戲中的角色。即可擴展、可指導、DeepMind團隊還展示了基礎世界模型Genie，它包括一個設計用於精確圖像語言映射的模型 ，
DeepMind表示：“SIMA是一個AI智能體，通過大量數據的輸入來讓SIMA歸納出常見的玩家操作，而不再隻會按照既定的代碼運行。