問題：マイクロソフトの世代AIモデル博物館は魅力的ですが、完全に好ましくありません

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生成AIは新しいテクニックであり、送信されます ネビディアや崩壊などの企業の崩壊 新しいグローバルテクノロジー国家は、人種の太りすぎを送りました。数ヶ月前、大規模な言語モデル（LLMS）は人間のコード（LLMS）の控えめな顔を示しており、AIによるAIによるAIによるAIによるAIによるホットトピックになりました。年次財務コールが以前に株主に価値を共有するためのテクニカルチーフエグゼクティブである場合、ギャングの製品を見せて批判を破るために年次財務呼び出しが必要な場合。それがマイクロソフトがやったことです。

2月19日、Microsoftが発売されました Museは、ゲームプレイIDENCE向けに設計された一般的なジェネレーターAI形式です」。 それは完全に明確ではないことを意味しますが、同じ期間のマイクロソフトは、さまざまな場所にいる多くの多くの開発者であり、信じられないほど混乱しています。

生成されたゲームの概念は新しいものではなく、 ai minecraft oasis ai 数ヶ月は一般に取得できます。誰もがMinecraftまたは実際にビデオゲーム（ビデオゲーム）に一時的に精通していることを検出して識別できます。 AIモデルが遅延を導入し、すべてのフレームを追跡するために大きな遅延を導入し、オブジェクトを離れると、それらを振り返ります。 AIマインドラフト新生児のようなオブジェクトの層はありません。

皮肉を放棄したAI Minecraftは、これらの明確な問題を批判的に解決する方法を尋ねました。技術がイメージの明確さとして進化するにつれて、テクノロジーが進化するにつれて遅延はアップグレードされます。それまでの間、オブジェクトはより複雑です。ただし、これらすべての問題を解決することの1つは、ですか？伝統的にビデオゲームを構築しました。

Microsoftは、Microsoftが博物館とこの「コンプライアンス、多様性、忍耐」と衝突した独自のグループのグループを特定しました。ビデオプレイは、プレイヤーの入力に基づいています。視野視点、画面、およびその他の結果ベースの結果で開かれた世界を検出する必要があります。 Microsoftは一貫性と多様性に従っており、オブジェクトの最後には永続的ではありません。キャラクターが壁や他のプレイヤーによって不明瞭になっている場合、そのキャラクターはまだ彼のスタンドとAI Minecraftの外観を保持したいと考えています。

博物館は印象的な程度を与えており、「Wham Percturator」の源で見ることができます。ここでは、Xboxルーラーの入力を示します。その入力は、入力リアルタイムを反映するAIモデルです。魅力的な結果にもかかわらず、提示するのは非常に遅いです。 AIビデオゲームは、マイクロソフトから公開できるスランプである可能性があります。

しかし、AIテクノロジーのこれらの魅力的な改善はすべて無視されています。1つの主な説明：マッチはすでに存在しています。マウスのガスは、2020年の多目的スポーツの出血の出血の出血によって訓練されています。

コントローラーの入力、両方とも2番目に真の人間ゲーム – そして、モデルを表示して正しい景色を生成し、正しいシーンを生成します。 10kのトレーニングの更新の後、ゲームはしばらく泥になります。 100kの後、ゲームは比較的安定しているように見えますが、産業は期待どおりに機能しません。 100万件の訓練を受けた更新の後、ビューはビューの終わりに再び実際のゲームに表示されますが、キャラクターの精度はまだ非常に非アクティブです。

ただし、これらは魅力的なモデルを必要とする少し劣化ですが、ゲームには必要です。 10億のトレーニングの更新の後でも、既存のゲームを再構築することができますが、広く訓練されていますか？もしそうなら、私たちは今そのゲームを単にプレイすることはできませんか？この種のトレーニングはAIの将来への投資であることに気付きましたが、今、そして今、私は何がオファーなのかわかりません。

ただし、しかし、私たちはすでに理解しています Geerored Ariの環境への影響は、MITニュースによると述べています：「ハードウェアと電気機器に使用される細かく準備されたAIモデル。製造された環境への影響の収集と輸送からの間接的な環境への影響を加え、高性能コンピューターハードウェアの需要を注ぎ込みます。 「

魅力的ですが、特に広い意味では実用的ではありません。復元されたAIで生成されたビデオゲームはすでに顧客の手にあります。 Nvidiaは、テクノロジーの最大の名前の1つです。ネビディアのGPUのGputoキャッシュボードはビットコインブームでより効果的にキャッシュボード NvidiaのH100テンセルコアGPS AIは業界で優先事項と見なされ、Microsoft’s Museumで言及されています。これらのアプリはすべてうまくいっていますが、Nvidiaが最初に家にいたことを忘れません。

長年にわたり、MPUパワーや外国の学習スーパーマーケットなどの業界GPUデバイスが現代のNvidiaで使用されています。 DLSSの原則を使用すると、低解像度のビデオゲスト（または現在は “”フラマティックモデルがフレームジェネレーションGPUスクエアに生成される可能性があります。

DLSSテクノロジーは、DLSのない同じ作業を使用した同じ作業と同様に、低遅延です。もちろん、その単純なポイントは、DLSSが実際に存在することです。 AIテクニックは進行し続けており、MicrosoftとMicrosoftは、新しいテクノロジーに関するこれらの光沢のある問題を解決するためにスクラブレーションされています。しかし、他のテクノロジーですでに解決している場合、それらを統合してみませんか？

DISはAIを使用して、DLSSによって捧げられた開発された遊び風景を生成できます。必要な初期入力データはすべて、詳細な初期入力データです。ゲームが再生されると、GPUはカメラの周りにあるときに画面に表示されるべきものを知っています。 AIからAIから離れてAIから離れて、代わりに戻って、もう一度 – 詳細な入力データを使用します。 AIは、ソニーの所有者のプラスト化5 PRA全体として非常に重要です。

マイクロソフト博物館博物館を見つけようとした後、私は一人から離れました。 「バックス。これは忍者理論のテクニカルディレクターによって言った。彼の完全な順序は次のとおり、出血の新しい順序です。」

「潜在的」は、管理された重要な方法で要約されています。 MUSは本物の興味深いプロジェクトですが、ビデオゲームのビデオは弱い人に対応していますが、既存の一般的な死んだゲームに応じています。 Generate AI Video Gamesはビデオゲームの場所です。実際の潜在的なテンプレートのプロトタイプは現在ですが、現在のアプリケーションを見たいです。人間の行動を模倣することは人間の行動であり、これはギャンブルの場所ですが、たとえ可能であっても、ここから本当に有益である可能性があります。

Nvidiaは、理由もなく世界的に貴重な会社ではありません。 DLSテクノロジーのGPUサプライヤーとしてのセメントセメントは、現在、セメントセメントであるMicrosoft Microsoftを使用しています。繰り返しになりますが、なぜこれがあきらめられるのかを理解していますが、今では株主はAIスペースに自信を必要としています – しかし、顧客およびベンドアナリストとして、私は何のメリットも見られません。勇敢な新しいテクノロジーの約束は確かに、博物館は博物館が人々が実際に演奏したことを示していることを示しています。