NVIDIA 研究團隊正式開源發佈了全新的基礎模型 NitroGen。這款模型以“玩遊戲”為核心訓練目標，涵蓋了包括《巫師3》、《賽博朋克2077》在內的 1,000 多款不同類型的遊戲，橫跨 RPG、賽車、吃雞及 2D/3D 等多種形態。
NitroGen 的誕生並非為了打造更強的“遊戲 AI”，而是旨在探索一種更普適的具身智能訓練範式，即在大規模模擬環境中，學習跨物理規則的通用運動控制能力。研究團隊發現，最初為機器人場景設計的 GR00T N1.5，在幾乎不做修改的情況下，便可在機制差異極大的遊戲任務中展現出驚人的適配力。
NitroGen 的關鍵包括一個 4 萬+ 小時、高質量、來自真實世界的公開視頻遊戲數據集、一個用於連續運動控制、能力極強的基礎模型，以及一個 Gym API，可以把任何遊戲二進制程序封裝起來運行 rollout。數據集包含 800 多款遊戲，每款遊戲的數據時長均超過 1 小時，還有 15 款遊戲的數據時長均超過 1,000 小時。而且 NitroGen 是全棧開源，包括預訓練權重、完整動作數據集、訓練與推理代碼，以及一份技術細節充分的白皮書。
