开源8300小时标注数据，新一代实时通用游戏AI Pixel2Play发布

随着人工智能在代码以及图片生成方面日益成熟，越来越多的研究人员也开始关注 AI 模型在游戏领域中的表现。实际上，游戏在 AI 的发展早期就已经是一个重要的研究方向，许多前期研究聚焦在 Atari，星际争霸，Dota 等热门游戏，并成功训练出了表现超越人类玩家的专用模型。然而，这类模型通常只能在单一游戏环境中运行，缺乏跨游戏的泛化能力。

另一方面，虽然 ChatGPT 和 Gemini 这类模型通用模型在众多任务上已经展现出了卓越的能力，它们却难以在游戏环境中取得好的表现，即便是很简单的射击游戏。

为了解决这一问题，来自 Player2 的研究员们提出了Pixel2Play（P2P）模型，该模型以游戏画面和文本指令作为输入，直接输出对应的键盘与鼠标操作信号。在消费级显卡 RTX 5090 上，P2P 可以实现超过 20Hz 的端到端推理速度，从而能够真正像人类一样和游戏进行实时交互。P2P 作为通用游戏基座模型，在超过40款游戏、总计8300 +小时的游戏数据上进行了训练，并能够以零样本（zero-shot）的方式直接玩 Roblox 和 Steam 平台上的多款游戏。

为了促进领域的发展，Open-P2P 团队在没有使用许可限制的情况下开源了全部的训练与推理代码，并公开了所有的训练数据集。