Компания Nvidia представила Проект G-Assist — локального ИИ-помощника, который помогает в играх и приложениях для ПК. Он способен оценивать происходящее на дисплее и осознавать контекст, и может сделать предложение победную стратегию в игре, проанализировать ошибки игрока либо посодействовать в сложных творческих задачках. Данное решение было представлено в рамках презентации Nvidia на выставке Computex 2024.
Из слов Nvidia, помощники с искусственным умом изменят игровой процесс и работу с приложениями. Современные игры для ПК предлагают большие вселенные для исследования и огромное количество механик для освоения, что может быть трудно и выдвигать требования немало времени даже для самых конкретных игроков в компьютерные игры. Цель проекта G-Assist — предоставить игрокам возможность получать познания об играх налету при помощи генеративного ИИ.
Проект G-Assist воспринимает голосовые либо текстовые команды от игрока, еще контекстную информацию с экрана и прогоняет эти данные через модели компьютерного зрения. Эти модели облагораживают контекстную информированность и осознание специфичности приложения немаленький языковой модели (LLM), связанной с базой познаний игры. В итоге система генерирует единоличный ответ в виде текста либо речи.
К примеру, ассистент может сделать предложение стратегию против игрового шефа, намекнуть решение головоломки, либо поведать, как сотворить либо отыскать тот либо другой игровой предмет. Фанатам соревновательных игр G-Assist поможет разобрать демку после матча и проанализировать ошибки и игру в целом, прямо как наставник.
NVIDIA в сотрудничестве с разработчиками из Студия Wildcard показала технологию G-Assist в игре ARK: Survival Ascended. ИИ-помощник ответил на вопросы о созданиях, предметах, истории, целях, сложных боссах и многом другом. Так как Проект G-Assist учитывает контекст, он персонализирует свои ответы в согласовании с игровой сессией каждого игрока.
Также, Проект G-Assist может настроить игровую систему игрока для хорошей производительности и эффективности. Он может предоставить информацию о показателях производительности, улучшить графические опции зависимо от аппаратного обеспечения юзера, применить разгон до неопасного уровня и даже умственно уменьшить энергопотребление при сохранении данной производительности.
