近日，英伟达、斯坦福大学、加州理工学院等机构的研究人员联合研发出一款名为NitroGen的开源基础模型。该模型经过训练，能够玩转1000余款游戏，其影响力不仅限于游戏领域，还能为仿真技术和机器人学带来价值。NitroGen被视为打造“行动版GPT”的尝试，是大型语言模型领域的一项突破，将大规模训练技术拓展到语言和计算机视觉领域之外。

NitroGen的底层架构是GROOTN1.5，最初为机器人技术设计。研究人员对NitroGen进行改造，使其能够驾驭玩法机制和物理引擎不同的各类游戏。研究团队采用超过4万小时的游戏主播公开实机演示视频进行模型训练，其中叠加玩家手柄实时操作画面的视频对模型训练尤为关键。NitroGen成功玩转了角色扮演、平台跳跃、大逃杀、竞速等各类游戏，无论是2D还是3D品类。

NitroGen第一个版本的研发重心放在快速动作控制上，被称为“玩家直觉”。研究成果显示，这款新型大型语言模型具备跨领域的强大能力，在程序化生成的游戏世界以及从未接触过的新游戏中，相较于从零开始训练的模型，其任务成功率实现了52%的相对提升。目前，NitroGen的所有研究成果均已开源，研究团队鼓励对游戏、机器人技术和大型语言模型感兴趣的人士参与调试优化。预训练模型权重、完整的动作数据集以及相关代码均对外开放，供开发者探索打磨。