A Nvidia revelou o Project G-Assist, um assistente local de IA que ajuda com jogos e aplicativos para PC. Ele é capaz de avaliar o que está acontecendo na tela e entender o contexto, podendo sugerir táticas vencedoras no jogo, analisar erros do jogador ou ajudar em tarefas criativas complexas. Esta solução foi apresentada como parte da apresentação da Nvidia na Computex 2024.
Segundo a Nvidia, os assistentes de IA mudarão a jogabilidade e a experiência dos aplicativos. Os jogos modernos para PC oferecem vastos universos para explorar e uma variedade de mecânicas para dominar, o que pode ser desafiador e demorado até mesmo para os jogadores mais ávidos. O objetivo do projeto G-Assist é fornecer aos jogadores a capacidade de adquirir conhecimento sobre jogos em tempo real usando IA generativa.
O Projeto G-Assist recebe comandos de voz ou texto do player, bem como informações contextuais da tela, e executa esses dados por meio de modelos de visão computacional. Esses modelos melhoram a consciência contextual e a compreensão específica da aplicação do modelo de linguagem grande (LLM) associado à base de conhecimento do jogo. Em última análise, o sistema gera uma resposta personalizada na forma de texto ou fala. Por exemplo, um assistente pode sugerir táticas contra um chefe do jogo, sugerir uma solução para um quebra-cabeça ou dizer como criar ou encontrar um item específico do jogo. Para os fãs de jogos competitivos, o G-Assist irá ajudá-lo a analisar a demo após a partida e a analisar os erros e o jogo como um todo, como um treinador.
A NVIDIA, em colaboração com os desenvolvedores Studio Wildcard, demonstrou a tecnologia G-Assist no jogo ARK: Survival Ascended. O assistente de IA respondeu perguntas sobre criaturas, itens, história, objetivos, chefes difíceis e muito mais. Como o Project G-Assist leva em consideração o contexto, ele personaliza suas respostas com base na sessão de jogo de cada jogador.
Além disso, o Project G-Assist pode ajustar o sistema de jogo do jogador para desempenho e eficiência ideais. Ele pode fornecer informações sobre métricas de desempenho, otimizar configurações gráficas com base no hardware do usuário, aplicar overclocking a níveis seguros e até mesmo reduzir de forma inteligente o consumo de energia, mantendo o desempenho desejado.
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