🎙️ 摘要 (Summary)
Google DeepMind 近期發布了 SIMA 2，這是一個由 Gemini 模型驅動的進階 AI 智能體。它能夠在 3D 虛擬環境中理解複雜的自然語言指令、進行多步驟規劃，並像人類一樣透過模擬鍵盤與滑鼠來進行互動。最關鍵的突破是其自主學習能力，它能透過 AI 生成的數據和自我評估來不斷改進，並將技能泛化到全新的、未曾見過的遊戲世界中。這項研究旨在解決具身化 AI 的核心挑戰，並作為未來通用機器人技術的高層次認知與規劃測試平台。
📌 Keypoint (重點整理)
Gemini 模型核心整合： SIMA 2 採用 Gemini 模型作為基礎，實現了強大的推理能力，能夠理解並回應多模態（文本、圖像、表情符號）的複雜自然語言指令。
自主進步機制實現泛化： 該智能體能夠透過 AI 生成的訓練數據和自我評估（而非依賴昂貴的人類標註）進行試錯學習和自我改進。
驚人的跨世界泛化能力： SIMA 2 能將學習到的通用技能（如導航、工具使用、物體操縱）轉移到全新、未經訓練的遊戲（包括像 Goat Simulator 3 這樣的高度互動環境）和 Genie 3 生成的環境中。
實質的性能提升： 透過優化和自我學習，SIMA 2 在處理複雜、多步驟的任務方面的成功率約為前代的兩倍，展現了具身化智能體的潛力。
目標：通用機器人技術： 該項目是為了解決具身化 AI 的核心挑戰，並作為未來實體機器人實現高層次認知、複雜任務規劃和廣泛技能應用的關鍵測試與發展平台。
📚 參考文獻 (References)
名稱：Deepmind’s latest AI agent learns by exploring unfamiliar games and AI-built worlds；作者：Maximilian Schreiner；日期：Nov 13, 2025；來源：THE DECODER
名稱：Google DeepMind Releases Preview of SIMA 2, Performance Doubles on the Way to General Robots - AI NEWS；作者：未提供 (Published in Latest AI News)；日期：Nov 14, 2025；來源：ENAI NEWS
名稱：Google DeepMind Unveils SIMA 2: AI Agent Capable Of Playing, Reasoning, And Learning In 3D Virtual Worlds；作者：Alisa Davidson；日期：November 14, 2025；來源：Metaverse Post
名稱：Google Teaches Gemini Agents in Goat Simulator 3；作者：Gregory Zuckerman；日期：November 14, 2025；來源：FindArticles
名稱：Google’s SIMA 2 agent uses Gemini in virtual worlds；作者：Gregory Zuckerman；日期：November 13, 2025；來源：FindArticles
名稱：Meet Google DeepMind's SIMA 2: AI that can think, plan and explore games like a human；作者：Govind Choudhary；日期：15 Nov 2025；來源：Live Mint
名稱：SIMA 2: Google DeepMind’s Game Agent That Thinks, Plays, and Learns With You；作者：Such-Run-4412；日期：未提供 (Reddit post date not specified, core content is linked to DeepMind blog)；來源：Reddit r/AIGuild
名稱：Scaling Instructable Agents Across Many Simulated Worlds；作者：SIMA Team (包含 Maria Abi Raad, Frederic Besse, Andrew Lampinen, Joseph Marino 等多位作者)；日期：2024 (研究報告發表年份)；來源：Tellarin AI / arXiv (作為技術報告)
💬 聲明稿 (Disclaimer)
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