Is Odyssey’s world model a replacement for Unity or Unreal?

Nope. Think complement, not replacement. Use game engines for high-fidelity visuals and precise control, and use Odyssey’s world model when you need prediction, uncertainty handling, and real-world generalization.

Why does a world model matter for robotics and AR?

Because the world doesn’t follow your script. A world model predicts likely outcomes, tracks objects through occlusions, and plans around humans and chaos—things traditional engines don’t learn from raw experience.

What’s the catch with learned physics and predictions?

They can hallucinate or be overconfident. The fix: calibrate with ground truth, track uncertainty, add safety constraints, and keep humans in the loop for high-stakes decisions.

Can I run a world model in real time?

Yes, with the right hardware and model optimizations—quantization, distillation, batching. Expect a trade-off: less cinematic eye candy, more street-smart foresight.

How do I start migrating from scripts to world models?

Collect task-relevant data, define goals, train a dynamics model, and integrate a planner. Validate in a game engine sandbox, then iterate. Bonus: tools like [Sider.AI](https://sider.ai) can help map the stack and avoid dead ends.

ಒಡಿಸ್ಸಿಯ ವಿಶ್ವ ಮಾದರಿ vs. ಗೇಮ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳು: ಒಂದೇ ಸಿನಿಮಾ, ಬೇರೆ ನಿರ್ದೇಶಕರ ಕಟ್

ನಿಲ್ಲು, ಇದು ವೀಡಿಯೊ ಗೇಮ್ ಅಥವಾ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುವ ಚೆಂಡೇ?

ಯಾವುದಾದರು ನಾನ್-ಪ್ಲೇಯರ್ ಕ್ಯಾರೆಕ್ಟರ್ ಗೋಡೆಗೆ ಡಿಕ್ಕಿ ಹೊಡೆಯುವುದನ್ನು ನೋಡಿ, "ಹೌದು, ಸೋಮವಾರ ನಾನೂ ಹೀಗೆ ಇರುತ್ತೇನೆ" ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಅನಿಸಿದೆಯೇ? ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಗೇಮ್ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಪಂಚದಂತೆ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಅದ್ಭುತವಾಗಿವೆ - ಆದರೆ ಅವು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದಾರಗಳಿಂದ ಆಡಿಸುವ ಬೊಂಬೆಗಳಾಗಿವೆ. Odysseyಯ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಯು ಆ ದಾರಗಳನ್ನು ಕತ್ತರಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ಏನಿದೆಯೋ ಅದನ್ನು ಮಾತ್ರ ರೆಂಡರ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ; ಮುಂದೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕೇವಲ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲ, ಒಂದು ಮೆದುಳಿನ ಪೆಟ್ಟಿಗೆ ಎಂದು ಯೋಚಿಸಿ.

AI ಒಂದು ದೃಶ್ಯವನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುವ ಡೆಮೋಗಳನ್ನು ನೀವು ನೋಡಿದ್ದರೆ - ಒಂದು ಚೆಂಡು ಸೋಫಾದ ಹಿಂದೆ ಉರುಳಾಡಿ ಮತ್ತೆ ಇನ್ನೊಂದು ಬದಿಯಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ - Odyssey ಆ ಮರಳಿನ ದಿಬ್ಬಿನಲ್ಲಿ ಆಟವಾಡುತ್ತಿದೆ. Unreal ಮತ್ತು Unityಗಳು ಸ್ವಲ್ಪ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಅನಿಸುವಂತೆ ಇದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕವಲ್ಲ. ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕ್ಯಾಲ್ಕುಲೇಟರ್‌ಗಳಂತೆ. ಮಾದರಿಯು ಯೋಚಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ, ಅದು ತುಂಬಾ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ Odysseyಯ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಯು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಗೇಮ್ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು PhD, 500 ಪುಟಗಳ ಕೈಪಿಡಿ, ಅಥವಾ ಬಳಸಲು ಆರು ಹೆಬ್ಬೆರಳುಗಳು ಬೇಕಾಗುವ ಕಂಟ್ರೋಲರ್ ಇಲ್ಲದೆ ವಿವರಿಸೋಣ.

ಸಾರಾಂಶ: ವಿಡಿಯೋ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ರೆಂಡರ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ; Odyssey ವಾಸ್ತವತೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು: ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸೆಳೆಯಲು, ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ನಿರ್ಣಾಯಕ (ಅಥವಾ ಹುಸಿ-ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ), ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು. ಅವು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್ ಬ್ರಷ್‌ಗಳು.

Odysseyಯ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿ: ಕಲಿತ, ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುವ ಎಂಜಿನ್. ಇದು ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಸೆಳೆಯುವುದಿಲ್ಲ; ಪ್ರಪಂಚದ ಗುಪ್ತ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕೇವಲ "ನೀವು ನೋಡುವುದು" ಅಲ್ಲ - ಇದು "ಮುಂದೆ ಏನು ಬರಬಹುದು."

ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸ: ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ನೀವು ಅನುಕರಿಸಲು ಹೇಳುವುದನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತವೆ; Odyssey ಪ್ರಪಂಚವು ಏನಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಏನಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಿಂದ ಸ್ಥಿತಿ ತಿಳುವಳಿಕೆಗೆ ಇರುವ ಆ ದೊಡ್ಡ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇ ಇದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಕಾರಣ.

ನಿರ್ದೇಶಕರಂತೆ ಯೋಚಿಸಿ: ಗೇಮ್ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಸ್ಟೋರಿಬೋರ್ಡ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ; Odyssey ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

Unity ಅಥವಾ Unrealನಲ್ಲಿ, ನೀವು ಪ್ರತಿ ಸಾಲನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ನಿರ್ದೇಶಕರಾಗಿರುತ್ತೀರಿ: ಬೆಳಕು, ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ, AI ಮಾರ್ಗ, ಹಿಟ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳು. ಎಂಜಿನ್ ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ದೋಷರಹಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ (ಅದು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸದ ಹೊರತು, collision ದೋಷಗಳು).

Odysseyಯ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಯು ಸುಧಾರಿಸಬಲ್ಲ ನಟನಿದ್ದಂತೆ. ಅದಕ್ಕೆ ಒಂದು ದೃಶ್ಯವನ್ನು ನೀಡಿ, ಮತ್ತು ಅದು ಉದ್ದೇಶಗಳು, ಮರೆಮಾಡುವಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಗಮನಿಸದ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ನೀಡುವ ಕಠಿಣ-ಕೋಡೆಡ್ ನಡವಳಿಕೆಗಳಲ್ಲ, ವೀಡಿಯೊದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ ಬೊಂಬೆಯಾಟ, ಹೆಚ್ಚು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನ.

ಉಪಮೆ ಸಮಯ: ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿರುವ Google Mapsನಂತೆ - ಹಂತ-ಹಂತವಾಗಿ, ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. Odyssey ಸಾವಿರಾರು ಬಾರಿ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಓಡಿಸಿದ ಮತ್ತು ಹೆದ್ದಾರಿ ಮುಚ್ಚಿದಾಗ ಶಾರ್ಟ್‌ಕಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗಾದರೂ ತಿಳಿದಿರುವ ಸ್ನೇಹಿತನಂತೆ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಿಲ್ಲ; ಅದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು: ಸ್ವತ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ವಿರುದ್ಧ ಕಚ್ಚಾ ಅನುಭವ

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಮೆಶ್‌ಗಳು, ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಳು, ಶೇಡರ್‌ಗಳು, ಅನಿಮೇಷನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ನೀವು ಜಗತ್ತನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ರಚಿಸುತ್ತೀರಿ.

Odyssey ವೀಡಿಯೊ, ಪಥಗಳು ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಜಗತ್ತು ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಸುಪ್ತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು - ಸಂಕುಚಿತ, ಗಣಿತೀಯ ಮೆದುಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ.

ಪರಿಣಾಮ: ಪ್ರತಿ ಇಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಎಂಜಿನ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಲಾವಿದರು ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಬೇಕಾಗುತ್ತಾರೆ; Odyssey ಕಾಲಾವಧಿ ದೃಶ್ಯಾವಳಿಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಇಡೀ ನಗರದ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ವಹಿಸದೆ, ವೇಗ, ತಡೆ, ಮತ್ತು ಕಾರಣತ್ವದಂತಹ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಆಂತರಿಕಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ: ಬೇಯಿಸಿದ ನಿಯಮಗಳು ವಿರುದ್ಧ ಕಲಿತ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್

ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು = ಸ್ಪಷ್ಟ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಟ್ವೀಕ್ ಮಾಡದ ಹೊರತು ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆಯು 9.81 m/s². ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಫ್ಟ್-ಬಾಡಿ ಮಾಡದ ಹೊರತು ಘರ್ಷಣೆಗಳು ಕಠಿಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ.

Odyssey = ಕಲಿತ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ. ವಸ್ತುಗಳು ಹೇಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತವೆ, ಯಾವಾಗ ಜಾರುತ್ತವೆ, ಪುಟಿಯುತ್ತವೆ, ವಿರೂಪಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ - ಅಥವಾ ಮೂರು ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೋಫಾದ ಹಿಂದೆ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ವಿಶೇಷವಾಗಿ, ಕಲಿತ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರವು ಗೊಂದಲಮಯ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು. ರಾಗ್‌ಡಾಲ್ ಸೀನಿದು ಉಡಾವಣೆಯಾಗುವವರೆಗೆ ಗೇಮ್ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರವು ನಿಷ್ಕಳಂಕವಾಗಿದೆ. Odyssey ಪರಿಪೂರ್ಣತೆಯಲ್ಲ, ಸಮಂಜಸತೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ: ಆಟಗಳು ಅದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತವೆ; Odyssey ಅದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ

ಗೇಮ್ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಖಚಿತತೆಯನ್ನು ಪ್ರೀತಿಸುತ್ತವೆ. ಬೆಳಕು ಇಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ನೆರಳು ಅಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ. ಕೋಡ್ “ನಡೆ” ಎಂದು ಹೇಳಿದರೆ, ಪಾತ್ರವು ನಡೆಯುತ್ತದೆ. Odyssey ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಹು ಸಂಭವನೀಯ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಇದು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯಲು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ - ರೋಬೋಟ್ ಮಾರ್ಗಗಳು, ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಚಲನೆಗಳು, ಸಂಚಾರ. ಇದು ವಾಸ್ತವತೆಯನ್ನು ಒಂದು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗೆ ಕುಸಿಯುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು "ಬಹುಶಃ" ಎಂಬುದನ್ನು ಜೀವಂತವಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಡ್ರೋನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರುಗಳು ಅಥವಾ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ - ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಕಟ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸುವ ವೀಡಿಯೊ ಎಡಿಟಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ - ಅದು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಜಗತ್ತು ಒಂದು ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಭೂತ. Odyssey ಆ ಭೂತವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿಯಂತ್ರಣ: ಕಡ್ಡಾಯ ಆದೇಶಗಳು ವಿರುದ್ಧ ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ಉದ್ದೇಶಗಳು

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು: ನೀವು A ಒತ್ತಿರಿ, ಪಾತ್ರವು ಜಿಗಿಯುತ್ತದೆ; ನೀವು API ಅನ್ನು ಕರೆ ಮಾಡಿ, ಶೇಡರ್ ಕಂಪೈಲ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ನಿಮಗೆ ನೇರ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿಗುತ್ತದೆ.

Odyssey: ನೀವು “ಬಾಗಿಲನ್ನು ತಲುಪಿ” ನಂತಹ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ, ಮತ್ತು ಅದು ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ ಜಾಯ್‌ಸ್ಟಿಕ್, ಹೆಚ್ಚು ಮಿಷನ್ ಬ್ರೀಫಿಂಗ್.

ಸ್ವಾಯತ್ತ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಜನರು ಉತ್ಸುಕರಾಗಲು ಇದೇ ಕಾರಣ. ಇದು Mario ಅನ್ನು ಅನಿಮೇಟ್ ಮಾಡುವ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ; ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ "ಸ್ಟ್ರಾಲರ್‌ಗೆ ಡಿಕ್ಕಿ ಹೊಡೆಯಬೇಡಿ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಮತ್ತು ಯೋಜಿಸಲು ಅದನ್ನು ನಂಬುವುದು.

ಪ್ರತಿನಿಧಿತ್ವ: ಜ್ಯಾಮಿತಿ-ಮೊದಲು ವಿರುದ್ಧ ಸುಪ್ತ-ಮೊದಲು

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಜ್ಯಾಮಿತಿ ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ. Odyssey ಸುಪ್ತ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ - ಸಂಕುಚಿತ ವೆಕ್ಟರ್ ಸೂಪ್, ಅಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳು, ಚಲನೆ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶವು ತ್ರಿಕೋನಗಳಲ್ಲ, "ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು".

ಆಶ್ಚರ್ಯಕರ ಪ್ರಯೋಜನ: ಕಾಣೆಯಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತುಂಬಲು ಸುಪ್ತ ಸ್ಥಳಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ. ಸೈಕ್ಲಿಸ್ಟ್ ಟ್ರಕ್ ಹಿಂದೆ ಬಾಗಿದರೆ, ನೀವು ಅದನ್ನು ರಚಿಸದ ಹೊರತು ಟ್ರಕ್‌ನ ಹಿಂದೆ ಏನಿದೆ ಎಂದು ಎಂಜಿನ್‌ಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ. Odyssey, "ಬಹುಶಃ ಸೈಕ್ಲಿಸ್ಟ್ ಇರುತ್ತಾನೆ" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಯೋಜನೆ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ: Odyssey-ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸ್ವತ್ತುಗಳಿಲ್ಲದೆ ಮನವರಿಕೆಯಾಗುವ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು. ಇದು ಪಾಲಿಗನ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ರೆಂಡರ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ರೆಂಡರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನಿಷ್ಠೆ ವಿರುದ್ಧ ದೂರದೃಷ್ಟಿ: ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಸುಂದರವಾಗಿ ಗೆಲ್ಲುತ್ತವೆ, Odyssey ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ

ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಫ್ರೇಮ್-ಪರಿಪೂರ್ಣ ಬೆಳಕು, ಪ್ರತಿಫಲನಗಳು, 4K ಗುಂಡಿಗಳನ್ನು ನೀವು ಎಂದಿಗೂ ಗಮನಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

Odyssey "ಏನಾಗುತ್ತದೆ ವೇಳೆ..." ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿಮಗೆ ದೂರದೃಷ್ಟಿ ಸಿಗುತ್ತದೆ: ಬೆದರಿಕೆ ಪತ್ತೆ, ಪಥದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ಸಮಂಜಸವಾದ ಮುಂದಿನ ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕೌಂಟರ್‌ಫ್ಯಾಕ್ಚುವಲ್ಸ್.

ಇದು ಉತ್ತಮ ಅಥವಾ ಕೆಟ್ಟದ್ದಲ್ಲ; ಇದು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಮುಂದಿನ Last of Us ಅನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, Unreal ಅನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಿ. ನೀವು ಕಸದ ಬುಟ್ಟಿಯನ್ನು ಟ್ರಾಫಿಕ್‌ಗೆ ಹಾಕದ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, Odysseyಯ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಯು ನಿಮ್ಮ ಹೊಸ ಉತ್ತಮ ಸ್ನೇಹಿತ.

ತರಬೇತಿ ವಿರುದ್ಧ ಲೇಖಕತ್ವ: ಡೇಟಾ-ಹಸಿದ ವಿರುದ್ಧ ಶ್ರಮ-ಹಸಿದ

ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಶ್ರಮವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ: ಮಟ್ಟದ ವಿನ್ಯಾಸ, ರಿಗ್ಗಿಂಗ್, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್. ನೀವು ವಿಷಯವನ್ನು ಸಾಗಿಸುತ್ತೀರಿ.

Odyssey ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ: ವೀಡಿಯೊ, ಲಾಗ್‌ಗಳು, ಸಂವೇದಕ ಫೀಡ್‌ಗಳು. ನೀವು ಅನುಭವವನ್ನು ಸಾಗಿಸುತ್ತೀರಿ.

ಹೌದು, ಇದರರ್ಥ GPUs. ಅವುಗಳ ಬಕೆಟ್‌ಗಳು. ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತ, ಗೌಪ್ಯತೆ, ಪಕ್ಷಪಾತ ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆ - ಸಂಪೂರ್ಣ ಆಧುನಿಕ AI ಭೋಜನಕೂಟ. ಆದರೆ ಇದು ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ: ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಡಿಮೆ ನಿಯಮಗಳು, ಪರಿಸರ ಬದಲಾದಾಗ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ.

ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು: ಒಂದು ಮಿಲಿಯನ್ ಸ್ಲೈಡರ್‌ಗಳು ವಿರುದ್ಧ ಒಂದು ಮಿಲಿಯನ್ ಮಾದರಿಗಳು

ಎಂಜಿನ್ ದೋಷ: ಕೊಲೈಡರ್ ಅನ್ನು ಟ್ವೀಕ್ ಮಾಡಿ, ಇಫ್-ಸ್ಟೇಟ್‌ಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ಅದನ್ನು ದಿನ ಎಂದು ಕರೆಯಿರಿ.

ಪ್ರಪಂಚ-ಮಾದರಿಯ ದೋಷ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ನಷ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ, ಹೊರಗಿನವರನ್ನು ಕತ್ತರಿಸಿ, ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ನೀವು ಅದರ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ, ಅದರ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅಲ್ಲ.

ಮೇಲ್ಭಾಗ? ಅದು ಕಲಿತಾಗ, ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಎಂಜಿನ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದರಿಂದ ಪ್ರತಿ ಬಾಗಿಲು ಬುದ್ಧಿವಂತವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಬಾಗಿಲುಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಬಹುದು.

Odyssey ಎಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಾಶಿಸುತ್ತದೆ: ಗೊಂದಲಮಯ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅಲ್ಲದ ವಾಸ್ತವತೆ

ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್: ಮಾನವರು, ಸಾಕುಪ್ರಾಣಿಗಳು ಮತ್ತು ದುಷ್ಟ ರೂಂಬಾಗಳ ಸುತ್ತಲಿನ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವುದು.

ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನೆ: ಲೈಟ್ ಹಳದಿ ಬಣ್ಣಕ್ಕೆ ತಿರುಗಿದಾಗ ಪಿಕಪ್ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು (ಸ್ಪಾಯ್ಲರ್: ಏನು ಬೇಕಾದರೂ).

AR/VR: ನೀವು ಕಾಂಟ್ಯಾಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟಂತೆ ನಿಮ್ಮ ಕೋಣೆಯ ಸುತ್ತಲೂ ತಿರುಗಾಡುವಾಗ ವರ್ಚುವಲ್ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಂಬಲರ್ಹವಾಗಿರಿಸುವುದು.

ವೀಡಿಯೊ ಪರಿಕರಗಳು: ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ತುಂಬುವುದು, ಮುಂದಿನ ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು, ಶಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸುವುದು, ಸಂದರ್ಭದಿಂದ ಬಿ-ರೋಲ್ ಅನ್ನು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು.

ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು: 300-ಹಂತದ ಮ್ಯಾಕ್ರೋ ಅಲ್ಲ, ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ಗುರಿಯಿಂದ "ಮುಂದೆ ಏನು" ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು.

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನೀವು ನಿಯಂತ್ರಿಸಿದಾಗ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ: ಸ್ಟುಡಿಯೋ ದೀಪಗಳು, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಘಟನೆಗಳು, ಏನನ್ನೂ ಮುಟ್ಟದ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು. ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು ಕಿರುಚಾಡಿದಾಗ, ಎದ್ದು ನಿಂತು ವೇದಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಸೋಡಾವನ್ನು ಚೆಲ್ಲಿದಾಗ Odyssey ಪ್ರಕಾಶಿಸುತ್ತದೆ - ಮತ್ತು ಪ್ರದರ್ಶನವು ಮುಂದುವರಿಯಬೇಕು.

ಒಳಗೆ: ಅತಿ ಚಿಕ್ಕ ನೆರ್ಡ್ ಟೂರ್

ಸುಪ್ತ ಪ್ರಪಂಚದ ಸ್ಥಿತಿ: ವಸ್ತುಗಳು, ಚಲನೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳ ಸಂಕುಚಿತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ.

ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಮಾದರಿ: ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ ಮುಂದಿನ ಸುಪ್ತ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ.

ವೀಕ್ಷಣಾ ಮಾದರಿ: ಸುಪ್ತ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಿದ ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಸಂವೇದಕ ವಾಚನಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ಲಾನರ್/ಪಾಲಿಸಿ: ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಗುರಿಯನ್ನು ತಲುಪಲು ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಕ್ರಮಗಳ ಮೇಲೆ ಹುಡುಕಾಟ ನಡೆಸುತ್ತದೆ.

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ - ರೆಂಡರರ್‌ಗಳು, ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ, AI ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು - ಆದರೆ ಅವು ಕಚ್ಚಾ ಅನುಭವದಿಂದ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಯುವುದಿಲ್ಲ. Odyssey ಹಾಗೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ಮಾದರಿ-ಭೂಮಿಯಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಸಮಯ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ

ಎಂಜಿನ್‌ಗಳನ್ನು ರಾಸ್ಟರೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್-ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಗಳು ನರಗಳ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕಾಗಿ ವೇಗವರ್ಧಕಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ. ನೈಜ-ಸಮಯ ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಆದರೆ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಶಕ್ತಿಗಾಗಿ ದೃಶ್ಯ ನಿಷ್ಠೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ. ಇದರರ್ಥ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ಕಡಿಮೆ ಹೊಳೆಯುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಜಾಣತನದಿಂದ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ ದೇವರ ಕಿರಣಗಳು, ಹೆಚ್ಚು "ಬಸ್‌ಗೆ ಗುರಿಯಾಗಬೇಡಿ" ಎಂದು ಯೋಚಿಸಿ.

ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್‌ಗಳು: ಮೋಷನ್ ಬ್ಲರ್‌ಗಿಂತ ಭ್ರಮೆಗಳು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ

ಆಟಗಳಲ್ಲಿ, ದೋಷವು TikTok ಆಗಿದೆ. ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ದೋಷವು ಮೊಕದ್ದಮೆಯಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ Odyssey-ಶೈಲಿಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಇವು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ:

ನೆಲದ ಸತ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ (ಸಂವೇದಕಗಳು, ನಕ್ಷೆಗಳು)

ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಂದಾಜುಗಳು (ಭವಿಷ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ವಿಶ್ವಾಸ)

ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ("ನೀನು ಧೈರ್ಯ ಮಾಡಬೇಡ" ನಿಯಮಗಳು)

ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಕರೆಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾನವ-ಸಹಾಯದ ತಪಾಸಣೆಗಳು

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ಹೊಸ ಲೇನ್ ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಗಳು ಹಾಗೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್‌ಗಳು ಕೆಲಸದ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿದೆ.

ಕ್ರಾಸ್‌ಒವರ್ ಸಂಚಿಕೆ: ಅವು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದೇ?

ಖಂಡಿತವಾಗಿ. ಈ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಿ:

ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿದ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಮೂಲಮಾದರಿ ನಡವಳಿಕೆ.

ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾದ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಗೇಮ್ ಎಂಜಿನ್ ಸ್ಯಾಂಡ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿ.

ಲೂಪ್ ಬ್ಯಾಕ್ - ಎಂಜಿನ್ ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿ ಪುನಃ ತರಬೇತಿಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ನಿಮಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಗಳು ನಿಮಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಇದು ಪೀನಟ್ ಬಟರ್ ಮತ್ತು ಜೆಲ್ಲಿ, ಜಿಗುಟಾದ ಕೀಬೋರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ.

ವೆಚ್ಚ, ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು "ಈಗ ಏಕೆ"

GPUs ವೇಗವಾಗಿವೆ, ಮಾದರಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳು ಚುರುಕಾಗಿವೆ, ಮತ್ತು ಬೆಕ್ಕುಗಳ ಫೋಟೋಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವೀಡಿಯೊಗಳಿವೆ (ಸರಿ, ಬಹುತೇಕ).

ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್ ಮಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನೈಜ ಜಗತ್ತನ್ನು ಭೇಟಿಯಾದಾಗ ಪ್ರತಿ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ಮಾಡುವುದು ಅಳೆಯುವುದಿಲ್ಲ.

ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಕೇವಲ ರೆಂಡರ್ ಅಲ್ಲ. ಅದು ಬದಲಾವಣೆ.

ಇದು ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆಯೇ? ಇಲ್ಲ. ಆದರೆ 2012 ರಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕಟ್‌ಸೀನ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಕೂಡ ಅಗ್ಗವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ. ವ್ಯತ್ಯಾಸ: ಮಾದರಿಗಳು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತವೆ. "ಬಾಗಿಲುಗಳು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ" ಎಂದು ಒಮ್ಮೆ ತಿಳಿದರೆ, ಪ್ರತಿ ಬಾಗಿಲು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು: ನಿಮಗಾಗಿ ನಿಜವಾಗಿ ಏನು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ

ನೀವು ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ ಡೆವ್ ಆಗಿದ್ದೀರಿ: ಮೆಟ್ಟಿಲುಗಳು ಮತ್ತು ರಾಂಪ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಇಫ್-ಥೆನ್ಸ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು, ನೀವು ಸಾಕಷ್ಟು ಮೆಟ್ಟಿಲು ಮತ್ತು ರಾಂಪ್ ವೀಡಿಯೊದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತೀರಿ. Odyssey ಹಾದುಹೋಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.

ನೀವು AR ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ: ಪ್ರತಿ ಕೋಣೆಯ ಟೆಕ್ಸ್ಚರ್‌ಗಾಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಟ್ರ್ಯಾಕರ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು, ಮಾದರಿಯು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಅಡಚಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮರು-ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ವರ್ಚುವಲ್ ದೀಪವು ಸರಿಯಾದ ಜಾಗದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ.

ನೀವು ವೀಡಿಯೊ ಟೂಲ್ ತಯಾರಕರಾಗಿದ್ದೀರಿ: ನೀವು ಕೇವಲ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳಲ್ಲ, "ಮುಂದಿನ ಶಾಟ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಿ" ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತೀರಿ. ಇದು ಅಡುಗೆ ವೀಡಿಯೊ ಎಂದು ಮಾದರಿಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಮುಂದಿನ ಈರುಳ್ಳಿಯ ಕ್ಲೋಸ್-ಅಪ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ನೀವು ಸಿಮ್‌ನಲ್ಲಿದ್ದೀರಿ: ಅಪರೂಪದ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳಲು ಗೇಮ್ ಎಂಜಿನ್ ಬಳಸಿ; ಮಾನವರು ನಿಜವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯಲು Odyssey ಬಳಸಿ. ಒಟ್ಟಿಗೆ, ನೀವು ಸುರಕ್ಷತೆ + ವಾಸ್ತವಿಕತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ.

ತ್ವರಿತ-ಹೊಡೆತ ಹೋಲಿಕೆ: Odyssey ವಿರುದ್ಧ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು

ಗುರಿ: ದೂರದೃಷ್ಟಿ ವಿರುದ್ಧ ನಿಷ್ಠೆ.

ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು: ಅನುಭವ ವಿರುದ್ಧ ಸ್ವತ್ತುಗಳು.

ನಿಯಂತ್ರಣ: ಉದ್ದೇಶಗಳು ವಿರುದ್ಧ ಕಡ್ಡಾಯ ಆದೇಶಗಳು.

ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ: ಕಲಿತ ವಿರುದ್ಧ ಕೋಡೆಡ್.

ವಿಫಲತೆ ವಿಧಾನಗಳು: ಭ್ರಮೆಗಳು ವಿರುದ್ಧ ಕ್ಲಿಪ್ಪಿಂಗ್.

ಸಾಮರ್ಥ್ಯ: ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ವಿರುದ್ಧ ಲೇಖಕರ ನಿಖರತೆ.

ನೀವು ಚಲನಚಿತ್ರ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ನಿಮ್ಮ ಸಹಾಯಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತವೆ. ನಿಮಗೆ "ಮುಂದೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ" ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, Odysseyಯ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಯು ಪಾರ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಬೆಳೆದವರಂತಿದೆ.

ಉಪಕರಣದ ವಾಸ್ತವತೆಯ ತಪಾಸಣೆ: ನಿಮಗೆ ನಿಜವಾಗಿ ಏನು ಬೇಕು

ವೀಡಿಯೊ/ಸಂವೇದಕ ಸೇವನೆ ಮತ್ತು ಲೇಬಲಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು (ಅಥವಾ ದುರ್ಬಲ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ).

ತರಬೇತಿ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ - ಕ್ಲೌಡ್ GPUs ಅಥವಾ ಆನ್-ಪ್ರೆಮ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು, ಜೊತೆಗೆ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇವಾಲ್ ಹಾರ್ನೆಸ್‌ಗಳು.

ವೇಗದ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ನೀಡಬಲ್ಲ ಸೇವೆ ಲೇಯರ್, ಆದರ್ಶಪ್ರಾಯವಾಗಿ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್‌ನೊಂದಿಗೆ.

ವೀಕ್ಷಣೆ: ಡ್ರಿಫ್ಟ್, ವಿಫಲತೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಸ್ಪೈಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ.

ಬ್ಯಾಕಪ್ ಯೋಜನೆ: ವಿಶ್ವಾಸ ಕಡಿಮೆಯಾದಾಗ ಸುರಕ್ಷಿತ ಡೀಫಾಲ್ಟ್‌ಗಳು.

ಇದು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿದೆಯೇ? ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಅಲ್ಲ. ಆದರೆ ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಬದಲು ಯೋಚಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಕಲಿಸುವ ಬೆಲೆ ಇದು.

ಗಮನಿಸಿ: Sider.AI ಈ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ

ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಸಂಗತಿ: ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ತಲೆ ತಿರುಗುತ್ತಿದ್ದರೆ, Sider.AI ನಿಮಗೆ "ನಾನು ಏನು ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕು" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ನೀಡಿ - ರೋಬೋಟ್ ರೂಟಿಂಗ್, AR ಸ್ಥಿರೀಕರಣ, ಮುನ್ಸೂಚನೆ - ಮತ್ತು ಅದು ವಿನಿಮಯಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ನಷ್ಟವು ಏಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂದು ನೀವು ಹೇಳುವುದಕ್ಕಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಹ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಮಗೆ ಗುಂಡಿಗಳ ಪ್ರತಿಫಲನಗಳನ್ನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡಲು ಇಲ್ಲ. ಅರ್ಧ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯವನ್ನು ಮರುಶೋಧಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಇದು ಇಲ್ಲಿದೆ.

ಸಾಯದ ತಪ್ಪುಗ್ರಹಿಕೆಗಳು

"ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಗಳು ಎಂಜಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ." ನಿಜವಲ್ಲ. ಅವು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ. ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ನಿಯಂತ್ರಿತ ದೃಶ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಾಶಿಸುತ್ತವೆ; ಮಾದರಿಗಳು ಗೊಂದಲಮಯ ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಾಶಿಸುತ್ತವೆ.

"ಕಲಿತ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ನೀವು ನಂಬಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ." ನೀವು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿದರೆ, ನೀವು ಮಾಡಬಹುದು. ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ದಶಕಗಳಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.

"ಇದು ಕೇವಲ ವೀಡಿಯೊ ಭವಿಷ್ಯ." ಇದು ಉದ್ದೇಶದೊಂದಿಗೆ ವೀಡಿಯೊ ಭವಿಷ್ಯ: ಯೋಜನೆ, ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ. ಅದು ಸುಂದರದಿಂದ ಉಪಯುಕ್ತಕ್ಕೆ ಇರುವ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಹೆಜ್ಜೆ.

ಹೇಗೆ ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು: ಸ್ಟರ್ನ್-ಶೈಲಿಯ ಮಿನಿ ಹರಿವಿನ ನಕ್ಷೆ

ಸಿನಿಮೀಯ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ದೃಶ್ಯಗಳು ಬೇಕೇ? ಗೇಮ್ ಎಂಜಿನ್ ಬಳಸಿ.

ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ? ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಎರಡೂ ಬೇಕೇ? ನಡವಳಿಕೆಗಾಗಿ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಎಂಜಿನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಅವುಗಳನ್ನು ಕೈಕುಲುಕಿಸಿ.

ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲವೇ? ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯದ ನೀವು ನಿಮಗೆ ಕಾಫಿ ಕುಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಭವಿಷ್ಯದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ (ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ): ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಎಲ್ಲವೂ

ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಕಲಿತ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೀರಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ - NPC ನಡವಳಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು, ಕಲಿತ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ, ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಚಲನೆಯು ಸಹ. ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಟೂಲ್-ಸ್ನೇಹಿಯಾಗಿರಲು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ - ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಯೋಜನೆ, ಸಂಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಸುಪ್ತ ದೃಶ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಖಾತರಿಗಳು ಎಂದು ಯೋಚಿಸಿ.

ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ, ನೀವು ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಮೂಲಕ ದೃಶ್ಯವನ್ನು “ಲೇಖಿಸಬಹುದು”: "ಮಳೆಯ ಮಧ್ಯಾಹ್ನ, ಬೇಸರಗೊಂಡ ಪಾದಚಾರಿ, ವಿತರಣಾ ರೋಬೋಟ್ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ." ಸಿಸ್ಟಮ್ ದೃಶ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ರೆಂಡರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಟೈಮ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಲೇಯರ್‌ಗಳಂತೆ ನೀವು ಎರಡನ್ನೂ ಸಂಪಾದಿಸುತ್ತೀರಿ. ಅದು ನಾವು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಿರುವ ವಿಲೀನ ಲೇನ್.

ಸಂಗ್ರಹಣೆ: ಯಾರು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ - ನೀವು, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅಥವಾ ಮಾದರಿ?

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ನಾಟಕದ ಅದ್ಭುತ ನಿರ್ದೇಶಕರು. Odysseyಯ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಯು ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ಮಧ್ಯಂತರವನ್ನು ಸಹ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ಇಂಪ್ರೂವ್ ಗುಂಪು. ನಿಮಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಗಿ. ನಿಮಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಗಿ. ನಿಮಗೆ ಎರಡೂ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ - ನಮ್ಮೆಲ್ಲರೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿಕೊಳ್ಳಿ, ಬಿಸಿ ಆಲೂಗಡ್ಡೆಯಂತೆ GPUs ಅನ್ನು ಜಗ್ಲಿಂಗ್ ಮಾಡಿ.

ನಿಮ್ಮ ಟೇಕ್‌ಅವೇ ಇಲ್ಲಿದೆ: ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಜಗತ್ತನ್ನು ನಿಮಗೆ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. Odyssey ನೀವು ಭೇಟಿಯಾಗುವ ಜಗತ್ತನ್ನು ನಿಮಗೆ ತೋರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಆರಿಸಿ - ಮತ್ತು ವೇದಿಕೆಯ ಮೇಲಿನ ಸೋಡಾಕ್ಕಾಗಿ ಮಾಪ್ ಅನ್ನು ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಿ.

FAQ

Q1:Odysseyಯ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಯು Unity ಅಥವಾ Unreal ಗೆ ಬದಲಿಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ? ಇಲ್ಲ. ಪೂರಕ ಎಂದು ಯೋಚಿಸಿ, ಬದಲಿಯಾಗಿ ಅಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಷ್ಠೆಯ ದೃಶ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಗೇಮ್ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ Odysseyಯ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ.

Q2:ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು AR ಗೆ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಯು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ? ಏಕೆಂದರೆ ಜಗತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಯು ಸಂಭವನೀಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅಡಚಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವರು ಮತ್ತು ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸುತ್ತಲೂ ಯೋಜನೆ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ - ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಂಜಿನ್‌ಗಳು ಕಚ್ಚಾ ಅನುಭವದಿಂದ ಕಲಿಯದ ವಿಷಯಗಳು.

Q3:ಕಲಿತ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಏನು ಸಿಕ್ಕಿಹಾಕಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ? ಅವು ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಅತಿಯಾದ ವಿಶ್ವಾಸ ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಸರಿಪಡಿಸುವಿಕೆ: ನೆಲದ ಸತ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಿ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ, ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾನವರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಿ.

Q4:ನಾನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದೇ? ಹೌದು, ಸರಿಯಾದ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ - ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್, ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸುವಿಕೆ, ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್. ವಿನಿಮಯವನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ: ಕಡಿಮೆ ಸಿನಿಮೀಯ ಕಣ್ಣಿನ ಕ್ಯಾಂಡಿ, ಹೆಚ್ಚು ಜಾಣತನದ ದೂರದೃಷ್ಟಿ.

Q5:ನಾನು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಿಂದ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವಲಸೆ ಹೋಗಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ಹೇಗೆ? ಕಾರ್ಯ-ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ಗುರಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ, ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಯೋಜಕರನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ. ಗೇಮ್ ಎಂಜಿನ್ ಸ್ಯಾಂಡ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ, ನಂತರ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ. ಬೋನಸ್: Sider.AI ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಡೆಡ್ ಎಂಡ್‌ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.