GPT-6 Astra 在没有人类参与的情况下完成了经典的Portal谜题

• GPT-6 Astra独立完成了经典游戏Portal，无需人类的帮助。
• 实验持续了近24小时，API费用为571美元
• 模型执行了超过3300次工具调用以解决空间难题
• 这一成就展示了OpenAI在开发通用游戏AI代理方面的进展

本周，OpenAI推出了神经网络模型GPT-6 Astra，该模型在处理视觉信息方面已经展示了令人印象深刻的能力。用户cozyblaze决定测试它的能力，将模型连接到经典益智游戏Portal，并让它独立完成所有内容，而不需要任何人类干预。

Portal是一款传奇的益智游戏，基于复杂的空间任务。玩家必须理解房间的三维几何，正确使用移动传送门，并在不同的表面和层级之间找到路径。成功通关不仅需要逻辑思维，还需要对游戏世界物理的理解。Astra模型直接从游戏屏幕获取视觉信息，能够访问角色的坐标，并拥有一套工具来执行命令。

系统专门重新配置以使用为Astra开发的新上下文管理技术。这使得模型能够分析截图，处理输入信息，并对下一步行动做出明智的决策。这个过程类似于逐步策略，每个决策都基于提供的视觉内容。

计算规模

尽管记录Astra游戏过程的视频长达两个小时，但整个实验持续了近整整一天。系统在这段时间内大部分时间都用于处理信息：模型定期暂停游戏，以分析截图，‘思考’情况并确定最佳下一步。尽管时间较长，Astra最终还是完全独立完成了游戏，没有犯下关键错误。

为了克服所有障碍和解决所有难题，该模型进行了 3336 次对 OpenAI API 的调用。使用计算资源的总费用为 571 美元 18 美分。这是一个相当可观的金额，反映了现代模型在解决即使是一个游戏时所需的巨大信息处理和计算量。

上下文和历史意义

重要的是要指出，Portal 是一款于 2007 年发布的经典游戏，其内容和机制在互联网上广为人知并有详细记录。因此，Astra 模型可能已经在其训练数据中包含了关于这款游戏的详细信息。这意味着它应用了已知的知识，而不是发现了什么根本新的东西。

尽管如此，这一成就对人工智能的发展仍然至关重要。自 2016 年以来，OpenAI 一直设定雄心勃勃的技术目标——创建一个能够通关各种视频游戏的统一代理。成功通关 Portal 可以被视为实现这一战略目标的一个步骤。展示系统能够独立分析空间任务、规划多步骤解决方案并适应新情况，显示了基于大型语言模型的代理的发展进展。

来源：3DNews