Ich bin begeistert, einige überraschende Erfindungen zu generativen Mehrspieler-Spielen zu zeigen, die wir bei Google in Zusammenarbeit mit Stanford gemacht haben. Wir nennen die Arbeit MultiGen. Ich war schon immer inspiriert von frühen Studios wie id Software mit Doom oder Blizzard mit Warcraft, die vernetzte Videospiele auf die nächste Stufe gebracht haben. Wir stehen an einem Punkt in der Geschichte, an dem wir Fortschritte wie sie machen können, aber für generative Spiele. Es ist ein seltsames Gefühl, im Zeitalter der generativen Videospiele zu sein, während wir immer noch entdecken, wie genau man die Modelle trainiert und die Werkzeuge entwirft, die sie nützlich machen. Alle Werkzeuge, die für klassische Spiel-Engines erfunden wurden, müssen für generative Spiele neu gestaltet werden. Zum Beispiel ist das Level- und Weltdesign mit der bestehenden Technologie nicht vollständig möglich. Wir führen editierbaren Speicher in Diffusionsspiel-Engines ein, der das Design neuer Levels über eine Minikarte ermöglicht. Aber wir können uns leicht vorstellen, wie dies mit verschiedenen Erstellungstools erweitert werden kann. Das Endziel dieser Forschungsrichtung ist es, Spielentwicklern zu ermöglichen, den Generierungsprozess ihrer Welt in der Granularität zu steuern, die sie bevorzugen. Editierbarer Speicher ermöglicht es uns auch, Mehrspieler zu Generative Doom hinzuzufügen. Wir waren erstaunt, als wir GameNGen vor einigen Jahren sahen, und jetzt kann man es live mit Freunden in Echtzeit spielen, auf der Couch oder sogar online. Geteilte Darstellungen wie unser editierbarer Speicher scheinen die Zukunft für diese Art von Erfahrung zu sein. Modelle sind in einigen Fällen teure und ungefähre Encoder, aber großartige Interpolatoren und Extrapolatoren. Die Stärken dieser Modelle zu nutzen, ermöglicht es, völlig neue Erfahrungen zu machen, die jetzt und nicht in ferner Zukunft realisiert werden können. Diese Arbeit wurde in meinem vorherigen Team begonnen und in Zusammenarbeit mit Stanford fortgesetzt. Herzlichen Glückwunsch an alle für die Entdeckungen.