想像一個數位角色像真人一樣移動和行動的世界。 Meta 的新人工智慧模型Meta Motivo 旨在實現這一目標。它旨在為虛擬代理提供更自然的動作和回應，使他們能夠順利融入Metaverse 體驗。透過Meta Motivo，數位角色感覺更加生動，讓虛擬世界更加豐富、更吸引人、更有趣。
元人工智慧模型背後的主要思想是幫助虛擬角色感覺更真實。過去，讓人工智慧角色自然地移動或表現通常需要大量的仔細規劃和微調。 Meta Motivo 改變了這一點。
它可以自行學習如何執行各種任務，例如行走、站立或應對突然的變化，而無需持續的人工輸入。因此，這些數位人物看起來和感覺起來都更像真人。
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全身控制變簡單
Meta Motivo 的最大優勢之一是它能夠控制整個數位身體。它可以追蹤運動，實現某些姿勢，並在不同的地方找到路徑，所有這些都只需最少的額外訓練。
因為它了解身體應該如何移動，所以它可以跳入新的情況並且仍然表現得自然。這種逼真的動作讓我們更容易與這些虛擬角色建立聯繫，就好像他們就在我們身邊一樣。
Meta 使用來自各種場景和語言的資料集對模型進行了測試。他們也讓人類評審員來判斷它的表現如何。結果令人印象深刻。與其他人工智慧模型相比，Meta Motivo 可以順利處理各種任務，不需要特殊指令或對其程式碼進行大量重寫。這種測試表明元人工智慧模型已經準備好將其現實行為帶入現實世界。
雖然Meta Motivo 專注於讓角色感覺更加人性化，但Meta 也在開發工具來保持線上內容的可信度。 Meta Video Seal 就是這樣的工具之一，它有助於確認影片的來源。
它透過在影片中放置隱藏標記來實現這一點，就像證明影片來源的簽名一樣。透過這樣做，Meta 旨在減少錯誤訊息並幫助人們信任他們在線上觀看和分享的內容。
沒有標籤的學習
Meta Motivo 學習過程的一個重要部分是無監督強化學習。該模型不依賴仔細標記的範例，而是從原始數據（例如運動記錄）中學習，並自行計算出要做什麼。
透過將所有這些資訊儲存在共享空間並了解某些操作的獎勵，模型可以快速掌握各種技能。無論是處理全身任務，還是適應虛擬世界的突然變化（如一陣風），Meta Motivo 透過邊學習邊學習，變得更加靈活和現實。
編者註：在人工智慧的幫助下撰寫——由Jason Newey 編輯和事實核查。
Jason Newey 是一位經驗豐富的記者，專門研究NFT、Metaverse 和Web3 技術。憑藉數位媒體和區塊鏈技術的背景，他熟練地將複雜的概念轉化為引人入勝、資訊豐富的文章。
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資訊來源：由0x資訊編譯自NFTNEWSTODAY。版權歸作者Jason Newey所有，未經許可，不得轉載