शोधकर्ताओं ने GameNGen पेश किया, जो एक न्यूरल मॉडल-संचालित गेम इंजन है जो वास्तविक समय में इंटरैक्शन करने में सक्षम है। इसे एकल TPU पर 20 फ्रेम प्रति सेकंड से अधिक की गति से गेम DOOM का अनुकरण करके प्रदर्शित किया गया।
GameNGen डेटा संग्रह के लिए एक आरएल-एजेंट और अगले फ्रेम की भविष्यवाणी के लिए एक प्रसार मॉडल का उपयोग करते हुए दो-चरणीय प्रशिक्षण प्रक्रिया का उपयोग करता है, जिससे 29.4 का पीएसएनआर प्राप्त होता है, जो हानिपूर्ण जेपीईजी संपीड़न के तुलनीय है।
मॉडल की संरचना में स्थिर दीर्घकालिक उत्पादन और बेहतर छवि गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए कंडीशनिंग ऑगमेंटेशन और एक पूर्व-प्रशिक्षित ऑटो-एन्कोडर का फाइन-ट्यूनिंग शामिल है, जिससे मानव मूल्यांककों के लिए वास्तविक और सिम्युलेटेड गेम क्लिप के बीच अंतर करना कठिन हो जाता है।
प्रसार मॉडल पिछले फ्रेम और उपयोगकर्ता क्रियाओं के आधार पर फ्रेम उत्पन्न करते हैं, लेकिन गतिशील समायोजन के लिए वास्तविक समय में उपयोगकर्ता इनपुट का समर्थन नहीं करते हैं।
DOOM गेमप्ले के एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित, ये मॉडल वर्तमान फ्रेम और उपयोगकर्ता क्रियाओं पर आधारित फ्रेम उत्पन्न करते हैं, जो एक इंटरैक्टिव सिमुलेशन के बजाय एक न्यूरल रिकॉर्डिंग जैसा प्रतीत होता है।
हालांकि तकनीक प्रभावशाली है, यह आंतरिक गेम स्थिति के असंगत रखरखाव जैसी सीमाओं का सामना करती है, जो गेम सिमुलेशन के लिए इसकी संभावनाओं और चुनौतियों दोनों को उजागर करती है।
लेखक प्रारंभ में एक शैक्षणिक पत्र के उनके एल्गोरिदम के अक्षम कार्यान्वयन से निराश थे, जिसके कारण गलत प्रदर्शन दावे किए गए।
इस निराशा ने CRDTs (कॉनफ्लिक्ट-फ्री रेप ्लिकेटेड डेटा टाइप्स) के अन्वेषण और अनुकूलन की दिशा में प्रेरित किया, जो एक केंद्रीय सर्वर के बिना वास्तविक समय में सहयोगात्मक संपादन को सक्षम बनाते हैं।
लेखक का अनुकूलित CRDT कार्यान्वयन, डायमंड, सरल डेटा संरचनाओं और उन्नत अनुक्रमण तकनीकों का उपयोग करके लोकप्रिय CRDTs जैसे ऑटोमर्ज की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे 5000 गुना से अधिक गति सुधार प्राप्त होता है।
यह पोस्ट संघर्ष-मुक्त प्रतिकृत डेटा प्रकारों (CRDTs) के प्रदर्शन और वास्तविक दुनिया के सॉफ़्टवेयर में उनके व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर चर्चा करती है, उनके लाभों और चुनौतियों को उजागर करती है।
CRDTs का उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है जैसे Thymer, Notion, और Apple Notes, जो रियल-टाइम सहयोग और ऑफलाइन कार्यक्षमता जैसी सुविधाएँ प्रदान करते हैं, लेकिन इनमें प्रदर्शन समझौते और जटिल संघर्ष समाधान जैसी चुनौतियाँ भी होती हैं।
चर्चा में डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं से सीआरडीटी (CRDTs) के व्यावहारिक कार्यान्वयन के बारे में अंतर्दृष्टि शामिल है, जिसमें उन्हें अन्य समकालिक विधियों जैसे ऑपरेशनल ट्रांसफॉर्म्स (OT) के साथ तुलना करना और विभिन्न उपयोग मामलों के लिए उनकी उपयुक्तता का पता लगाना शामिल है।
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