Hoy exploraremos un estudio pionero titulado «Genie: Generative Interactive Environments«, llevado a cabo por investigadores de Google DeepMind y la University of British Columbia. Este estudio nos presenta «Genie», un modelo innovador que representa un cambio radical en el desarrollo de la IA generativa, al introducir los «Entornos Interactivos Generativos».
Genie: Un nuevo paradigma en la IA generativa
Genie es un modelo de mundo fundacional, único en su tipo, entrenado de manera no supervisada a partir de videos sin etiquetas de Internet. Este modelo es capaz de generar una infinita variedad de mundos virtuales 2D jugables y controlables a partir de una amplia gama de inputs, que incluyen texto, imágenes sintéticas, fotografías y hasta bocetos. Sorprendentemente, basta una sola imagen para crear todo un nuevo entorno interactivo.
Por ejemplo, podemos tomar un modelo de generación de texto a imagen de última generación y utilizarlo para producir fotogramas de partida a los que luego podemos dar vida con Genie.
Antes de comenzar a analizar el paper, puedes ver más ejemplos de sus resultados en la web de Google DeepMind
Lo que distingue a Genie es su enfoque innovador de aprendizaje no supervisado, que aprovecha más de 200,000 horas de videos de juegos y robótica de Internet. A diferencia de los modelos convencionales, que dependen de anotaciones de texto o acción, Genie aprende de manera autónoma a interpretar y responder a un amplio espectro de indicaciones visuales y textuales. Este enfoque le permite obtener un nivel de control sobre la generación de contenido que rompe con lo establecido, permitiendo manipulaciones detalladas a nivel de cuadro por cuadro y facilitando interacciones más profundas y significativas con los entornos generados.
Con 11 mil millones de parámetros, Genie no solo se equipara con los modelos fundacionales de IA en términos de capacidad y complejidad, sino que también se distingue por su habilidad para transformar imágenes inéditas en mundos virtuales completamente nuevos y explorables. Esta capacidad de generar y navegar por entornos interactivos a partir de simples indicaciones textuales o visuales no solo promete revolucionar la generación de contenido interactivo, sino que también sienta las bases para el desarrollo de agentes generalistas en el futuro.
Este avance en la IA generativa amplía significativamente el alcance y el potencial de la inteligencia artificial en nuestra vida cotidiana, abriendo nuevas posibilidades para aplicaciones tanto creativas como técnicas en una variedad de campos.
Metodología y Componentes de Genie
Metodología
El desarrollo de Genie ha marcado un hito gracias a su enfoque único centrado en el uso de datos de video. Enfrentando los desafíos presentados por la memoria cuadrática de los transformers, especialmente en el procesamiento de videos, Genie introduce una arquitectura de transformador espaciotemporal (ST-transformer) notablemente eficiente en términos de memoria.
Esta arquitectura innovadora se basa en bloques espaciotemporales compuestos por capas de atención espacial y temporal entrelazadas, seguidas de una capa de feed-forward. En la capa de atención espacial, cada token se enfoca en tokens dentro de un mismo paso de tiempo, mientras que en la capa temporal, la atención se proyecta a lo largo de los pasos de tiempo.
Esta configuración permite una complejidad computacional que escala linealmente con el número de cuadros, optimizando la generación de video con dinámicas consistentes y eficientes durante interacciones prolongadas.
Componentes
Genie se compone de tres componentes clave que definen su funcionamiento:
- Modelo de Acción Latente: Este componente es crucial, ya que infiere la acción latente entre cada par de cuadros, permitiendo una generación de video fluida y coherente.
- Tokenizador de Video: Convierte cuadros de video en tokens discretos, facilitando el procesamiento y análisis de los datos de video.
- Modelo de Dinámicas: Utilizando la acción latente y los tokens de cuadros anteriores, este modelo predice el próximo cuadro del video, siendo el motor detrás de la generación de contenido dinámico y reactivo.
La formación de Genie se realiza en dos fases distintas, siguiendo una metodología de generación de video autorregresiva estándar. Inicialmente, se entrena el tokenizador de video, que posteriormente se emplea en el modelo de dinámicas. Luego, se lleva a cabo un entrenamiento conjunto del modelo de acción latente y el modelo de dinámicas, aprovechando al máximo los datos de video disponibles.
Dataset y Entrenamiento de Genie
Dataset
Para entrenar a Genie, se utilizó un conjunto de datos extenso compuesto por videos de juegos de plataforma 2D, recopilados de Internet. Este dataset incluye aproximadamente 30,000 horas de videos de juegos, cuidadosamente seleccionados y filtrados para adaptarse a los objetivos del modelo. Este enfoque no solo se basa en las metodologías más avanzadas de generación de video, sino que también aprovecha al máximo las capacidades de los transformadores espaciotemporales en cada componente del modelo.
- Inicialmente, se generó un conjunto de datos a partir de vídeos públicos de Internet, lo que resultó en aproximadamente 244,000 horas de contenido de vídeo. Esta etapa inicial incluyó 55 millones de vídeos que contenían material relacionado con juegos de plataformas 2D. Sin embargo, se observó que muchos de estos vídeos eran de baja calidad y afectaban el rendimiento del modelo.
- Para abordar esto, los investigadores aplicaron un proceso de filtrado sistemático. Primero, definieron vídeos de alta calidad como aquellos que mostraban un juego claro y no contenían elementos distractores, como menús o rostros de streamers. Luego, un equipo etiquetó manualmente 10,000 vídeos, y se entrenó un clasificador ResNet18 de 11 millones de parámetros para identificar y descartar vídeos de baja calidad. Este proceso de filtrado redujo significativamente la cantidad de datos, resultando en un conjunto de datos curado de 6.8 millones de vídeos, que sumaban más de 30,000 horas en total.
Entrenamiento
El proceso de entrenamiento se divide en varias etapas:
Inicialmente, se entrena el tokenizador de video, que luego se utiliza para convertir los videos en una serie de tokens. Estos tokens, junto con las acciones latentes extraídas a través de un modelo de acción causal, se pasan al modelo de dinámicas. Este último realiza predicciones autorregresivas del siguiente cuadro utilizando técnicas avanzadas como MaskGIT.
La arquitectura de Genie ha sido sometida a un exhaustivo análisis de escalabilidad, variando desde modelos de 40M hasta 2.7B de parámetros. Los resultados demuestran que Genie escala eficazmente con recursos computacionales adicionales, culminando en un modelo robusto de 11 mil millones de parámetros, preparado para enfrentar los desafíos de la generación de video en la era de la IA.
Entrenamiento con vídeos de Robótica
Google DeepMind también entrenó a Genie con vídeos de robótica como prueba de concepto. Según el jefe de equipo de Genie, Tim Rocktäschel, «El modelo de Genie es general y no está limitado a 2D. También entrenamos a Genie con datos robóticos (RT-1) sin acciones, y demostramos que también podemos aprender un simulador controlable por acciones. Creemos que se trata de un paso prometedor hacia los modelos de mundo general para AGI.»
Evaluación y Métricas
La efectividad de Genie en la generación de videos se evaluó centrándose en dos aspectos críticos: la fidelidad del video y la controlabilidad.
Para determinar la fidelidad de los videos generados, se utilizó la métrica conocida como Distancia de Video de Frechet (FVD). Esta métrica, a nivel de video, ha demostrado tener una alta correlación con la evaluación humana de la calidad del video, proporcionando un indicador fiable de la fidelidad visual.
Respecto a la controlabilidad, se desarrolló una métrica basada en la relación señal-ruido pico (PSNR), denominada ΔPSNR. Esta métrica innovadora evalúa la diferencia en la calidad de los videos generados cuando se condicionan por acciones latentes inferidas de cuadros de verdad terrenal versus acciones aleatorias. El ΔPSNR ofrece una medida cuantitativa del grado de control que los usuarios pueden ejercer sobre la generación de video, esencial para determinar la utilidad práctica del modelo en aplicaciones interactivas.
Genie: Resultados y Hallazgos
1. Introducción General a los Resultados de Genie
Los resultados obtenidos con Genie han sido notables, demostrando su capacidad para generar videos de alta calidad y controlables en una variedad de dominios. Genie, como modelo de mundo fundacional, exhibe propiedades que se ven típicamente en estos modelos, destacando su capacidad para tomar una imagen inédita y convertirla en un mundo virtual completamente nuevo y jugable.
2. Capacidades del Modelo con el Dataset de «Platformers»
El modelo entrenado con el dataset de «Platformers» ha mostrado una habilidad excepcional para generar respuestas a partir de una amplia gama de estímulos visuales, incluyendo aquellos fuera de la distribución (OOD). Esto abarca imágenes generadas por modelos de texto a imagen, bocetos hechos a mano y fotografías del mundo real. La habilidad de Genie para dar vida a estos mundos imaginarios a partir de dichas entradas visuales es un testimonio de su robustez y versatilidad.
3. Generalidad y Escalabilidad del Método de Genie
Según Google DeepMind, el enfoque de entrenamiento de Genie es general y debería funcionar para cualquier tipo de dominio. Esto implica que el modelo es escalable a conjuntos de datos de Internet cada vez mayores, sugiriendo su aplicabilidad en un espectro amplio de escenarios más allá de los juegos de plataformas en 2D y la robótica.
4. Versatilidad y Potencial Creativo de Genie
Las generaciones de video de Genie han demostrado cómo puede animar mundos imaginarios a partir de una variedad de entradas visuales, estableciendo un nuevo estándar en la generación de contenido interactivo. La capacidad de Genie para interpretar y responder a una amplia gama de estímulos visuales abre un mundo de posibilidades para los desarrolladores de videojuegos, artistas y educadores, marcando un avance significativo en la forma en que interactuamos y creamos experiencias digitales.
5. Aprendizaje de Propiedades Físicas y Simulación de Objetos
Genie ha demostrado su capacidad para aprender y simular las propiedades físicas de diversos objetos. Un ejemplo destacado es la capacidad del modelo para simular la deformación de objetos como bolsas de papas fritas. Este logro sugiere un entendimiento profundo de las propiedades físicas de los objetos y la habilidad de Genie para replicarlas en sus generaciones de video.
6. Capacidad de Emular Efectos de Paralaje
Otra capacidad notable de Genie es su habilidad para emular efectos de paralaje, una característica común en los juegos de plataformas. Genie puede generar imágenes en las que el primer plano se mueve a una velocidad diferente al fondo y el plano medio, creando una ilusión de profundidad y comprendiendo escenas 3D. Esto se ilustra con una imagen generada por Imagen2, donde realizar una acción latente mueve el primer plano a una velocidad diferente al fondo.
7. Resultados en el Ámbito de la Robótica
Un modelo de Genie entrenado con 2.5 mil millones de parámetros en un conjunto de datos de robótica ha logrado aprender acciones distintas y consistentes a partir de datos de video, sin la necesidad de etiquetas de texto o acción. Este modelo no solo aprende los controles de un brazo robótico, sino también las interacciones y deformaciones de varios objetos, demostrando la aplicabilidad de Genie en el campo de la robótica y su capacidad para aprender de manera autónoma a partir de videos. Además, las acciones latentes en este modelo son consistentes y tienen significado semántico, lo que se demuestra en las trayectorias generadas desde diferentes cuadros iniciales en el conjunto de datos de robótica.
8. Potencial de Genie para Entrenar Agentes Generalistas
Se cree que Genie podría utilizarse en el futuro como un modelo de mundo fundacional para entrenar agentes generalistas. El modelo ya puede ser utilizado para generar trayectorias diversas en entornos de aprendizaje por refuerzo (RL) no vistos anteriormente, lo que indica su capacidad para adaptarse a nuevos entornos y situaciones.
Se investigó además si las acciones latentes aprendidas de videos de Internet podrían usarse para imitar comportamientos de videos no vistos. Para esto, se utilizó un Modelo de Acción Latente (LAM) congelado para etiquetar una secuencia de videos de expertos en un entorno objetivo con acciones latentes discretas y luego entrenar una política que predice la probabilidad de que el experto tome una acción latente dada una observación.
- La investigación sobre el uso de acciones latentes aprendidas de videos de Internet para imitar comportamientos de videos no vistos arrojó resultados significativos. Se llevó a cabo una evaluación tanto en configuraciones fáciles como difíciles del entorno de un juego de plataformas en 2D, conocido como CoinRun. Genie fue comparado contra un modelo de clonación de comportamiento (BC) que tenía acceso a acciones de expertos, considerado como el límite superior, y un agente aleatorio como el límite inferior.
- Los resultados mostraron que la política basada en el Modelo de Acción Latente (LAM) de Genie logró el mismo puntaje que el modelo oráculo, incluso con tan solo 200 muestras de expertos para adaptarse, a pesar de que casi con certeza nunca había visto CoinRun antes. Esto proporciona evidencia de que las acciones latentes aprendidas son consistentes y significativas para la transferencia, ya que el mapeo de lo latente a lo real no contiene información sobre la observación actual.
- Estos hallazgos son importantes porque demuestran que Genie puede aprender de manera efectiva a partir de videos sin etiquetar y generar acciones relevantes y significativas en entornos no vistos previamente, lo que sugiere un gran potencial para su uso en aplicaciones de aprendizaje por refuerzo y otros contextos de inteligencia artificial.
Limitaciones
Sin embargo, como toda tecnología emergente, Genie enfrenta desafíos y tiene margen para mejorar. Hereda algunas limitaciones de otros modelos transformadores autorregresivos, como la creación de futuros poco realistas en ciertas situaciones. Además, su memoria limitada a 16 cuadros presenta retos para mantener entornos consistentes a largo plazo. Actualmente, Genie opera a una tasa de aproximadamente 1 FPS, por lo que se necesitan avances futuros para lograr una tasa de fotogramas más eficiente y fluida para la interacción en tiempo real.
Memoria Limitada a 16 Cuadros
- Genie utiliza una longitud de secuencia de 16 cuadros, lo que significa que su modelo puede recordar y procesar solo los últimos 16 cuadros de un video a la vez. Esta limitación impone restricciones en la capacidad del modelo para mantener la coherencia en entornos virtuales a lo largo de periodos de tiempo extendidos. Por ejemplo, si un usuario está interactuando con un entorno generado por Genie y realiza acciones que se extienden más allá de 16 cuadros, el modelo podría perder el contexto de lo que sucedió en cuadros anteriores, lo que podría llevar a inconsistencias o comportamientos inesperados en el entorno virtual.
Tasa de Operación de 1 FPS
- La tasa de operación de Genie de aproximadamente 1 FPS indica que el modelo es capaz de procesar y responder a las entradas a un ritmo de un cuadro por segundo. Si bien esto puede ser adecuado para ciertas aplicaciones, es significativamente más lento que la tasa de fotogramas requerida para experiencias interactivas fluidas, como los videojuegos modernos o simulaciones en tiempo real, donde se prefieren tasas de fotogramas mucho más altas (generalmente 30 FPS o más). Una baja tasa de fotogramas puede resultar en una experiencia de usuario entrecortada y menos inmersiva.
Para superar estos desafíos, se necesitan avances futuros en el diseño y optimización del modelo. Esto podría incluir mejoras en la arquitectura del modelo para manejar secuencias de video más largas, aumentando así la memoria efectiva del modelo, y optimizaciones en el rendimiento computacional para permitir una generación de video más rápida y fluida. Estos avances permitirían a Genie ofrecer experiencias interactivas más coherentes y fluidas, abriendo aún más el potencial de aplicaciones en tiempo real.
Conclusión y Trabajo Futuro
Genie representa un avance significativo en la IA generativa, abriendo nuevas posibilidades en la creación de videojuegos y mundos virtuales. Este modelo innovador permite a personas de todas las edades, incluso a niños, concebir, crear e inmersirse en mundos generados, al igual que lo haríamos en entornos simulados diseñados por humanos. A pesar de haber sido entrenado exclusivamente con datos de video, Genie demuestra una capacidad impresionante para generar una amplia gama de entornos interactivos y controlables, empujando los límites de la creatividad y la interactividad.
Mirando hacia el futuro, Genie abre un enorme potencial para la investigación. Dada su generalidad, el modelo podría entrenarse con una proporción aún mayor de videos de Internet para simular entornos diversos, realistas e imaginados. Además, aunque solo hemos abordado brevemente las capacidades de Genie para entrenar agentes, su uso podría superar una de las principales limitaciones en el aprendizaje por refuerzo (RL): la falta de entornos ricos y diversos. Esto podría allanar el camino para la creación de agentes más generalmente capaces y versátiles.
Limitaciones Actuales en el Aprendizaje por Refuerzo:
- El aprendizaje por refuerzo se basa en la interacción de un agente con su entorno para aprender a tomar decisiones. Un desafío significativo en RL es la creación y disponibilidad de entornos de entrenamiento que sean tanto ricos en detalles como variados en escenarios. La mayoría de los entornos utilizados en RL son relativamente simplistas y no reflejan la complejidad del mundo real. Esto limita la capacidad de los agentes para aprender comportamientos que son generalizables y útiles fuera de esos entornos específicos.
Superando la Escasez de Entornos con Genie:
- Genie, al ser capaz de generar entornos interactivos y controlables a partir de una amplia gama de datos de video, ofrece una solución a esta limitación. Al poder simular una variedad de mundos y situaciones, Genie tiene el potencial de proporcionar a los agentes de RL una diversidad de experiencias de aprendizaje mucho más rica. Esto podría llevar a un aprendizaje más profundo y generalizable.
Potencial de Genie para Entrenar Agentes Más Capaces:
- Utilizando Genie, los investigadores podrían entrenar agentes en un espectro mucho más amplio de entornos, algunos de los cuales podrían ser increíblemente cercanos a situaciones del mundo real o incluso completamente imaginarios. Esta exposición a una diversidad más amplia de escenarios podría ayudar a desarrollar agentes que sean más flexibles, adaptables y generalistas, superando las restricciones de los enfoques tradicionales de RL.
Implicaciones Futuras:
- A largo plazo, el uso de Genie en el entrenamiento de agentes de RL podría llevar a avances significativos en la inteligencia artificial, permitiendo el desarrollo de sistemas que pueden operar de manera efectiva en una gama mucho más amplia de entornos y situaciones, acercándonos a la creación de agentes verdaderamente generalistas y versátiles.
En resumen, Genie abre un camino prometedor para superar una de las limitaciones fundamentales del aprendizaje por refuerzo, potenciando la creación de agentes de IA con capacidades mucho más amplias y generalizables.
Disponibilidad de Datos y Reproducibilidad
Los investigadores de Genie han tomado decisiones conscientes respecto a la divulgación de su trabajo, las cuales son esenciales para entender el alcance y las posibilidades de replicar o extender sus hallazgos.
a) Datos de Entrenamiento y Ponderaciones:
Los autores de Genie han optado por no publicar los puntos de control del modelo entrenado, el conjunto de datos de entrenamiento del modelo, ni ejemplos de esos datos. Esta decisión se tomó para fomentar una mayor interacción con la comunidad de investigación y de videojuegos, y para asegurar que cualquier futura divulgación de estos recursos sea realizada de manera respetuosa, segura y responsable. Esta elección subraya la importancia de considerar los aspectos éticos y las implicaciones de compartir datos y modelos en investigación avanzada.
b) Reproducibilidad:
Reconociendo que la reproducibilidad es un pilar fundamental de la investigación científica, los autores han abordado las dificultades que pueden enfrentar aquellos investigadores con menos recursos computacionales. Para mitigar este problema, han proporcionado en el Apéndice F del documento un ejemplo a menor escala, pero completamente reproducible, que puede ejecutarse en una TPU o GPU de gama media. Este enfoque permite que una comunidad más amplia de investigadores pueda explorar y experimentar con las ideas presentadas en el estudio de Genie, sin necesitar acceso a recursos computacionales extensos. Esto no solo facilita la verificación y el análisis independiente de los resultados, sino que también promueve la colaboración y el avance continuo en el campo.
Impacto Social y Consideraciones Éticas
El impacto social de Genie y tecnologías similares podría ser significativo, ofreciendo nuevas oportunidades para que una amplia gama de personas generen sus propias experiencias de juego y contenido creativo. Este aspecto es particularmente enriquecedor para aquellos interesados en expresar su creatividad de maneras innovadoras, como los niños que podrían diseñar y explorar sus propios mundos imaginarios. Sin embargo, con estos avances también surgen importantes consideraciones éticas y desafíos.
Debemos reconocer y abordar las implicaciones éticas asociadas con el uso y la distribución de tecnologías como Genie. La responsabilidad recae tanto en los desarrolladores como en la comunidad de usuarios para garantizar un uso seguro y respetuoso. Esto incluye consideraciones sobre la privacidad, el consentimiento y el impacto potencial en la forma en que las personas interactúan y crean contenido digital. A medida que avanzamos hacia un futuro cada vez más digitalizado y alimentado por la IA, es crucial que estos avances tecnológicos se manejen con cuidado y consideración, asegurando que beneficien a la sociedad de manera equitativa y ética.
Conceptos Relacionados
Modelos del Mundo (World Models):
- Los Modelos del Mundo son sistemas que permiten la predicción del siguiente cuadro (frame) en un video o entorno virtual, condicionada a las entradas de acción. Estos modelos son fundamentales en el aprendizaje automático, especialmente en tareas relacionadas con la simulación de entornos y el entrenamiento de agentes de inteligencia artificial. Permiten a los agentes anticipar las consecuencias de sus acciones en un entorno simulado, lo que es crucial para el aprendizaje efectivo y la toma de decisiones.
Modelos Fundacionales:
- Los Modelos Fundacionales son modelos de aprendizaje automático a gran escala, generalmente entrenados en enormes conjuntos de datos y diseñados para ser muy generales y adaptables a una variedad de tareas. Estos modelos, como GPT en procesamiento de lenguaje natural, pueden realizar una amplia gama de tareas sin necesidad de entrenamiento específico para cada una. Son «fundacionales» en el sentido de que proporcionan una base sobre la cual se pueden construir aplicaciones más específicas.
Modelo Fundacionales del Mundo:
- DeepMind presenta a Genie como un «modelo fundacional del mundo», lo que sugiere que combina la generalidad y la versatilidad de los modelos fundacionales con la capacidad específica de los modelos del mundo para simular y predecir dinámicas de entornos. Esto implica que no sólo es capaz de trabajar con una amplia gama de datos y aplicaciones (como un modelo fundacional), sino que también está específicamente adaptado para generar y controlar entornos interactivos basados en video.
- En el caso de Genie, esta combinación significa que el modelo puede generar y simular entornos virtuales interactivos de una manera muy general, aprendiendo de grandes conjuntos de datos de videos de Internet. Esto lo hace particularmente potente para aplicaciones que van desde la generación de contenido interactivo hasta el entrenamiento de agentes de IA, proporcionando una base rica y diversa sobre la cual se pueden desarrollar aplicaciones y experiencias más especializadas.
Modelos de Video (Video Models):
- Los Modelos de Video son sistemas de inteligencia artificial diseñados para trabajar con secuencias de video. Típicamente, estos modelos toman cuadros iniciales (o texto) como condición y predicen los cuadros restantes en un video. Son fundamentales en aplicaciones como la generación automática de contenido de video, la comprensión del video y tareas de visión por computadora relacionadas con el análisis de secuencias temporales de imágenes.
Generación de Video Jugable (Playable Video Generation):
- La Generación de Video Jugable es un concepto donde se utilizan acciones latentes para controlar modelos del mundo que se aprenden directamente de videos. A diferencia de Genie, que genera entornos enteramente nuevos a través de indicaciones, la Generación de Video Jugable se centra en ejemplos estáticos específicos del dominio, en lugar de crear entornos completamente nuevos a través de indicaciones.
Generación de Entornos (Environment Generation):
- La Generación de Entornos implica la creación de niveles o escenarios de juegos mediante técnicas de aprendizaje automático, conocida como Generación de Contenido Procedural (PCG). Este enfoque se ha mostrado efectivo para generar niveles de juego de manera automática y recientemente se ha aplicado a través de modelos de lenguaje que pueden escribir directamente el código del juego.
Entrenamiento de Agentes con Acciones Latentes:
- Este concepto se refiere al uso de acciones latentes (es decir, acciones no observadas directamente pero inferidas a partir de los datos) para imitar la observación, la planificación y el entrenamiento previo de agentes en el aprendizaje por refuerzo. Estos enfoques tienen objetivos similares al modelo de acción latente de Genie, aunque no se han aplicado a gran escala.
- El estudio muestra una prueba de concepto de que las acciones latentes aprendidas por Genie pueden transferirse a entornos reales diseñados por humanos, pero esto es sólo arañar la superficie de lo que puede ser posible en el futuro.
Open Endness
- El concepto de «Open-Endedness» se refiere a la capacidad de un sistema para producir una gama ilimitada y continuamente evolutiva de resultados o comportamientos. Este concepto se aplica especialmente en campos como la generación de contenido creativo, el aprendizaje automático y la evolución artificial.
- En el contexto de la generación de contenido, por ejemplo, esto significa que el sistema no se limita a un conjunto fijo de patrones o resultados, sino que puede crear continuamente contenido nuevo y original, lo cual es particularmente valioso en la generación de contenido creativo y en sistemas de aprendizaje y evolución automática.
- Con Genie, los futuros agentes de IA pueden entrenarse en un currículo interminable de nuevos mundos generados.
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