速递｜获1.34亿美元巨额种子轮，General Intuition利用电子游戏，训练智能体空间推理能力

图片来源：General Intuition

视频游戏片段上传与分享平台Medal，分拆出了一个前沿人工智能研究实验室，该实验室正利用其庞大的游戏视频库来训练和构建基础模型及 AI 代理，这些模型能理解物体和实体如何在时空中的移动——这一概念被称为时空推理。

这家名为General Intuition 的初创公司押注 Medal 的数据集——每年来自数万款游戏中 1000 万月活用户产生的 20 亿条视频，在训练智能体方面优于 Twitch 或 YouTube 等替代平台。

“当人们玩电子游戏时，本质上是通过第一人称视角将自身感知转移到不同环境中。”Medal 兼 General Intuition 首席执行官皮姆·德威特向 TechCrunch 解释道。他指出玩家上传的片段往往包含极端负面或正面案例，这些正是训练所需的宝贵边界案例。“这种选择偏差恰好能筛选出最适合训练的数据类型。”

正是这种数据壁垒吸引了 OpenAI 的注意，后者曾在去年底试图以 5 亿美元收购 Medal（OpenAI 和 General Intuition 均未对此报道置评）。

这也使得General Intuition 成功获得由 Khosla Ventures 和 General Catalyst 领投、Raine 跟投的 1.337 亿美元巨额种子轮融资。

General Intuition创始团队

图片来源：General Intuition

这家初创公司计划利用这笔资金扩大其专注于训练通用智能体的研究工程师团队，该智能体可与周围环境交互，初期将应用于游戏和搜救无人机领域。

德威特表示创始团队已取得重大突破：General Intuition 的模型能理解未经训练的环境，并准确预测其中的行为。该模型仅通过视觉输入就能实现这一点——智能体只能看到人类玩家可见的画面，并通过控制器输入在空间中移动。公司称这种方法可自然迁移到机械臂、无人机和自动驾驶车辆等物理系统，这些设备通常由人类通过游戏控制器操控。

General Intuition 的下一个里程碑是双重的：生成新的模拟世界以训练其他智能体，以及自主导航完全陌生的物理环境。

这种技术方法正在塑造公司的商业化路径，并使其区别于构建世界模型的竞争对手。

虽然General Intuition也在构建用于训练智能体的世界模型，但这些模型并非其最终产品。与DeepMind 和 World Labs 等其他世界模型制造商不同——前者销售 Genie 模型，后者销售 Marble 模型，均用于智能体训练和内容生成——通用直觉专注于其他应用场景以避免版权问题。 

“我们的目标不是生产与游戏开发商竞争的模型，”德威特（de Witte）表示。

相反，这家初创公司的游戏应用专注于开发能够超越传统"确定性机器人"（即每次输出相同行为的预设角色）的机器人和非玩家角色。

"这些机器人可以适应任何难度级别，"General Intuition 创始成员、Lightspeed Ventures 合伙人莫里茨·拜尔-伦茨告诉 TechCrunch。"打造一个击败所有人的'上帝机器人'并不吸引人，但若能逐步扩展并适应各种玩家场景，使他们的胜率始终保持在 50%左右，这将最大化玩家的参与度和留存率。"

德维特还拥有人道主义工作的背景，这影响了该初创公司专注于为搜救无人机提供动力。这些无人机有时需要在没有GPS 的情况下导航陌生环境并提取信息。

最终，德维特和拜尔-伦茨认为 General Intuition 的核心功能——时空推理能力——是通往人工通用智能（AGI）竞赛的关键拼图。当各大 AI 实验室专注于构建更强大的大型语言模型（LLMs）时，General Intuition 坚信真正的 AGI 需要 LLMs 根本缺乏的某种能力。

“作为人类，我们用文字描述世界发生的事，但这样做会丢失大量信息，”德威特表示。“你会丧失对时空推理的普遍直觉。”

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