Açık kaynaklı 5B çok oyunculu dünya modeli MIRA: DINOv3 temsili ile uzun süreli kaymayı hafifletir, Rocket League 2v2 maçlarını gerçek zamanlı simüle edebilir.

动察 Beating tarafından yapılan takibe göre, AI araştırma kuruluşu General Intuition, Fransız AI laboratuvarı Kyutai ve Epic Games ile iş birliği yaparak çok oyunculu etkileşimli dünya modeli MIRA'yı piyasaya sürdü. Çok oyunculu gerçek zamanlı etkileşimi destekleyen üretken bir oyun simülatörü olan MIRA, fizik motoru, render motoru veya açık 3D temsil gerektirmeden, yalnızca geçmiş görüntüler ve oyuncu tuş girişlerine dayanarak Rocket League'deki 2'ye 2 karşılaşmaları gerçek zamanlı olarak simüle edebiliyor.

Odyssey gibi şirketlerin benimsediği "mantıksal hesaplama ile görüntü oluşturmanın ayrıştırılması" yaklaşımından farklı olarak MIRA, video potansiyel alanına dayalı üretken bir simülasyon rotasını izliyor. MIRA, 5 milyar parametreye sahip olup sistemin temel tasarımı, potansiyel tahmin alanını donmuş evrensel görsel kodlayıcı DINOv3-L üzerine inşa etmektir. Önceden eğitilmiş görsel özellikler sayesinde, üretilen potansiyel durumlar daha istikrarlı bir şekilde geçerli temsil alanına düşerek, uzun süreli tahminlerde görüntü kayması ve dağılmasını önemli ölçüde hafifletiyor.

Çoklu ekran hizalamasında MIRA, dört oyuncu perspektifinden gelen potansiyel görüntüleri birleşik bir ızgarada birleştirerek, uzamsal dikkat mekanizmasının doğal olarak perspektifler arasında çalışmasını sağlıyor ve araçlar, futbol topu ile önemli olayların birden fazla perspektifteki uzamsal tutarlılığını artırıyor. Eğitim sırasında tanıtılan Eylem Bırakma (Action Dropout) yöntemi de sistemin, kısmi eylem akışlarının eksik olduğu durumlarda, komutla kontrol edilmeyen araçların oyun içi davranışlarını tamamlamasına yardımcı oluyor.

Şu anda MIRA, tek bir NVIDIA B200 GPU'sunda saniyede 20 kare hızında gerçek zamanlı olarak çalışabiliyor. Ekip, eğitim ve çıkarım kodlarını açık kaynak olarak yayınladı ve 1000 saatlik maç, dört perspektiften toplam yaklaşık 4000 saatlik video, eylem akışı ve fiziksel durum verisi içeren Rocket Science veri setini duyurdu; modelin tam eğitimi ise yaklaşık 10.000 saatlik temiz maç verisi kullanılarak gerçekleştirildi.