AI看了70000小时《我的世界》视频学会人类高级技巧,网友:它好痛苦
在科技周边实战开发的过程中,我们经常会遇到一些这样那样的问题,然后要卡好半天,等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《AI看了70000小时《我的世界》视频学会人类高级技巧,网友:它好痛苦》,聊聊,希望可以帮助到正在努力赚钱的你。
AI看70000小时《我的世界》视频,能达到一个什么水平?
以“钻石镐”(diamond pickaxe)为例,这个东西高级人类玩家要快速点击20分钟、约2.4万个动作才能制作完成。
而现在的AI,已然能够轻松hold住了。
哐哐找到各种材料,一步步进行各种合成:

这就是来自OpenAI号称最强的《我的世界》AI——MineDojo。
它还是世界第一个能够打造“钻石工具”的AI。
不仅如此,像打造“石镐”、“简易避难所”都不在话下:

当然,在《我的世界》里其它的常规操作,在MineDojo手里也游刃有余。
例如游泳、狩猎、支柱跳等等:

至于OpenAI为什么要让AI学会这些技巧,研究人员Bowen Baker表示:
很大程度上是因为我们在模拟人类上网时的行为。
MineDojo是如何炼成的?
正如我们刚才提到的,MineDojo的“炼成之道”,就是看视频。
这些视频内容都是人类玩家发布在油管上,展示自己如何玩《我的世界》的。
然后在看完70000小时视频之后,这个AI就学会了如何执行游戏中的各种任务。

这种方式一般被称为模仿学习(imitation learning),就是训练神经网络通过观察人类行为来学习。
虽然此前也有众多相关研究,但仍有一些问题尚待解决。
“贴标签”就是其中之一。
传统方式就是在每一个动作上贴上标签:这么做会发生这件事、那么做会发生那件事。
但这种方式可想而知的后果,就是工作量太大了,导致可以用来训练的数据较少。
因此,OpenAI的研究人员便另辟蹊径,想出了不一样的研究思路——视频预训练(Video Pre-Training,VPT):

这个方法的核心思路,就是训练另一个神经网络,专门来处理繁琐的“贴标签”的工作。
为此,研究人员先是找来一批玩家让他们先玩《我的世界》,当然,娱乐的同时也要记录下键盘、鼠标的点击次数。
如此一来,研究人员先是得到了2000小时带标记的一些数据。
在这基础上,他们便开始训练一个模型,来匹配键盘、鼠标动作和屏幕上的结果——
例如在什么情况下点下鼠标,会让游戏中的角色挥舞斧头。
把这个模型训练出来之后,就要引入70000小时没有标签的视频了;在它的加持下,庞大且可用的数据集就诞生了。
再接下来,就是回到之前模仿学习的思路,用这些新数据来训练AI。

虽说模仿学习可以说是强化学习的一个分支,但OpenAI的研究人员发现,VPT训出来的AI,能够完成单靠强化学习无法完成的任务。
比如制作木板并把它们变成一张桌子(大约需要970个连续动作)。
不仅如此,研究人员还发现,若是把模仿学习和强化学习做个结合,那么效果是最好的。
而由《我的世界》这次的研究拓展开来,OpenAI的研究人员还表示:
我们的AI还可以执行其它任务,例如鼠标浏览网站、预订航班或在线购物。
《我的世界》已经成为AI技术试验田
其实OpenAI这次研究的亮点,刨除VPT方法本身,其研究的两大要素——《我的世界》和视频,也成为人们热议的焦点。
《我的世界》这款游戏的一大特点就是开放性,玩家可以在这个虚拟世界里做出许多意想不到的杰作。
不同于以往强化学习训练AI的游戏环境,大多都是以“输赢”为结果而终止了,但往往AI后期训练出来的能力可能是超越这种“限制”的。
但《我的世界》就没有“输赢”之说了,AI可以在这里尽情的发挥。因此OpenAI研究人员表示:
《我的世界》是训练AI很好的试验田。
而这也赢得了NeurIPS的认可——MineDojo拿下了今年这个顶会的一个奖项。
至于这项研究第二个热议点“视频”,正如索尼执行董事Peter Stone所述:
视频是一种潜力巨大的培训资源。
但似乎OpenAI的研究人员还不满足此次的成果,他们认为,收集100万小时《我的世界》的视频,会让它们的AI变得更加出色。
当然,这项研究也引来不少网友们的围观,也有一些比较有意思的讨论:
人们想让AI有意识,但它们有意识之后才发觉,自己需要被迫看这么久的视频,有够累的。

论文地址:https://openai.com/blog/vpt/
参考链接:
[1]https://www.reddit.com/r/technology/comments/z58fmi/a_bot_that_watched_70000_hours_of_minecraft_could/
[2]https://www.youtube.com/watch?v=Z2FsxrRmDPQ[3]https://www.youtube.com/watch?v=fJn9B64Znrk
终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《AI看了70000小时《我的世界》视频学会人类高级技巧,网友:它好痛苦》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布科技周边相关知识,快来关注吧!
语音识别技术在B站的落地实践
- 上一篇
- 语音识别技术在B站的落地实践
- 下一篇
- 从Yann LeCun与马库斯的论战说起
-
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 |
- vLLM 连续批处理下的显存与吞吐取舍
- 209浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 |
- Reranker 接入后如何控制检索延迟预算
- 113浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 |
- Embedding 向量维度变化时的索引迁移方案
- 429浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 |
- Agent 轨迹评测区分工具错误与模型错误
- 239浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 |
- MCP 资源与工具描述的缓存更新策略
- 313浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 |
- MCP 服务端授权范围与会话隔离的配置
- 161浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 |
- MCP 工具结果分页与长列表截断的设计
- 486浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | 人工智能 · chat template apply_chat_template AI tokenizer 多模型消息格式
- AI tokenizer chat template 统一多模型消息格式
- 154浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 444次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 516次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 529次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 477次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 300次使用
-
- 本地大模型反复输出同一句话怎么调整生成参数
- 2026-09-06 501浏览
-
- Python 调用大模型时如何用结构化输出校验 JSON:从解析失败到可重试
- 2026-08-29 501浏览
-
- AI写作工具免费版安装教程(含豆包Clawdbot)
- 2026-05-30 501浏览
-
- WPS AI能自动生成PPT吗?输入主题一键制作演示文稿
- 2026-05-27 501浏览
-
- Canva手机闪退解决方法及适配指南
- 2026-05-25 501浏览

