在人工智能研究的浩瀚领域中，一个令人瞩目的突破来自于北京大学的研究团队。他们开发了一个名为ROCKET-1的智能体，这个智能体在《我的世界》这款游戏中展现出了惊人的能力。这篇文章将深入探讨ROCKET-1的设计原理、工作机制以及它在游戏中的卓越表现。
《我的世界》作为一个高度开放和复杂的沙盒游戏，一直以来都是人工智能研究的热门测试平台。它提供了丰富的交互元素和动态环境，能够模拟现实世界中的许多挑战。然而，要在《我的世界》中完成复杂的任务，如导航、采矿和建造，对于传统的人工智能方法来说仍然是一个巨大的挑战。
为了解决这个问题，北京大学的研究团队提出了一种名为视觉-时间上下文提示的新颖通信协议，并基于此协议开发了ROCKET-1智能体。这个智能体旨在通过结合视觉和语言模型的力量，实现对《我的世界》中复杂任务的高效解决。
ROCKET-1的核心设计理念是利用视觉-语言模型（VLM）的强大推理能力，将复杂的任务分解为多个可执行的子任务。具体来说，ROCKET-1由两个主要部分组成：一个高层次的推理器和一个低层次的政策模型。
高层次推理器：这个部分由VLM组成，负责理解任务的要求，并根据当前的环境观察生成相应的提示。这些提示包括目标对象的分割掩码和交互类型，它们为低层次的政策模型提供了明确的行动指导。
低层次政策模型：这个部分是ROCKET-1的实际执行者，它根据高层次推理器提供的提示，在游戏中执行相应的操作。政策模型基于一个因果变换器，能够有效地捕捉视觉观察和提示之间的依赖关系，从而做出准确的决策。
ROCKET-1的工作机制可以概括为以下几个步骤：
任务分解：高层次推理器接收到任务描述后，会根据当前的环境观察，将任务分解为多个子任务，并生成相应的提示。
对象分割：利用Segment Anything Model（SAM）等先进的图像分割技术，ROCKET-1能够准确地识别和分割出目标对象，为后续的交互提供基础。
交互决策：低层次的政策模型根据高层次推理器提供的提示和当前的环境观察，做出相应的交互决策，如移动、挖掘或建造等。
行动执行：政策模型将决策转化为实际的游戏操作，通过与游戏环境的交互，逐步完成任务。
为了验证ROCKET-1的能力，研究团队在《我的世界》中进行了广泛的实验。实验结果表明，ROCKET-1在多个方面都表现出了卓越的性能。
短时任务：在短时任务上，ROCKET-1能够以极高的准确率完成各种交互操作，如狩猎、采矿和使用工具等。它能够准确地定位目标对象，并根据任务的要求执行相应的操作。
长时任务：在长时任务上，ROCKET-1同样表现出色。它能够根据任务的要求，制定合理的行动计划，并逐步执行，最终完成复杂的建造或采集任务。
零样本学习：ROCKET-1还展示了强大的零样本学习能力。即使面对从未见过的任务，它也能够根据高层次推理器的提示，正确地理解任务的要求，并执行相应的操作。
ROCKET-1的提出为人工智能在开放世界环境中的应用提供了一个新的思路。它通过结合视觉和语言模型的力量，实现了对复杂任务的高效解决。然而，ROCKET-1也存在一些局限性。
视野限制：ROCKET-1只能与视野内的对象进行交互，对于视野外的对象则无能为力。这限制了它在一些需要探索或搜索的任务中的表现。
经验依赖：ROCKET-1的决策能力依赖于高层次推理器提供的提示，如果推理器无法提供准确的提示，政策模型的决策可能会受到影响。
计算成本：由于需要运行多个模型（如VLM和SAM），ROCKET-1的计算成本相对较高，可能不适合在资源有限的环境中部署。
