論文の概要: Scaling Virtual World with Delta-Engine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05842v1
• Date: Sun, 11 Aug 2024 18:32:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 15:15:52.364635
• Title: Scaling Virtual World with Delta-Engine
• Title（参考訳）: Delta-Engineによるバーチャルワールドのスケーリング
• Authors: Hongqiu Wu, Zekai Xu, Tianyang Xu, Jiale Hong, Weiqi Wu, Hai Zhao, Min Zhang, Zhezhi He,
• Abstract要約: 本稿では,この仮想世界を駆動する特別なエンジンであるemphDelta-Engineを提案する。 Delta$は、世界の進化とエンジンの拡張を関連付ける。 本稿ではデルタエンジンのフルスタック導入について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.19153788997583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we focus on \emph{virtual world}, a cyberspace where people can live in. An ideal virtual world shares great similarity with our real world. One of the crucial aspects is its evolving nature, reflected by the individuals' capacity to grow and thereby influence the objective world. Such dynamics is unpredictable and beyond the reach of existing systems. For this, we propose a special engine called \emph{Delta-Engine} to drive this virtual world. $\Delta$ associates the world's evolution to the engine's expansion. A delta-engine consists of a base engine and a neural proxy. Given an observation, the proxy generates new code based on the base engine through the process of \emph{incremental prediction}. This paper presents a full-stack introduction to the delta-engine. The key feature of the delta-engine is its scalability to unknown elements within the world, Technically, it derives from the prefect co-work of the neural proxy and the base engine, and the alignment with high-quality data. We an engine-oriented fine-tuning method that embeds the base engine into the proxy. We then discuss a human-AI collaborative design process to produce novel and interesting data efficiently. Eventually, we propose three evaluation principles to comprehensively assess the performance of a delta engine: naive evaluation, incremental evaluation, and adversarial evaluation. Our code, data, and models are open-sourced at \url{https://github.com/gingasan/delta-engine}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人々が住むことができるサイバースペースである「emph{virtual world}」に焦点を当てる。 理想的な仮想世界は、私たちの現実世界と非常によく似ている。 重要な側面の1つは、その進化する性質であり、個人が成長し、それによって客観的世界に影響を与える能力に反映されている。 このような力学は予測不可能であり、既存のシステムの範囲を超えている。 そこで我々は,この仮想世界を駆動する特別なエンジン「emph{Delta-Engine}」を提案する。 Delta$は、世界の進化とエンジンの拡張を関連付ける。 デルタエンジンはベースエンジンとニューラルプロキシで構成される。 観察されたプロキシは,‘emph{incremental prediction}’というプロセスを通じて,ベースエンジンに基づいた新たなコードを生成する。 本稿ではデルタエンジンのフルスタック導入について述べる。 デルタエンジンの重要な特徴は、世界中の未知の要素へのスケーラビリティである。技術的には、ニューラルネットワークとベースエンジンの完全なコワーキング、高品質なデータとの整合性から導かれる。 ベースエンジンをプロキシに埋め込むエンジン指向の微調整手法を提案する。 次に、人間とAIの協調設計プロセスについて議論し、新しい興味深いデータを効率的に作成する。 最終的に,デルタエンジンの性能を総合的に評価する3つの評価原則を提案する。 私たちのコード、データ、モデルは、 \url{https://github.com/gingasan/delta-engine}でオープンソース化されています。

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