摘要由 AI 生成
多家科技媒体报道，人工智能模型如Gemini和GPT被应用于《我的世界》游戏，尝试作为玩家教练指导微操作。相关实验聚焦于机器学习在游戏策略中的表现，引发关于AI理解与执行复杂指令能力的讨论。
关键实体KEY ENTITIES
DeepSeek-VL2-TinyGPT-4.1GeminiPhi-3.5国立清华大学英伟达
报道态势 · 每日报道量LANGUAGE SPLIT
实体关系
信号强度SIGNALS
关键词热度
- Gemini1
- GPT-4.11
- 国立清华大学1
- 英伟达1
- Phi-3.51
- DeepSeek-VL2-Tiny1
全部报道（1）SOURCES
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雷
雷锋网
zh
2026-09-03 18:09
# 把 Gemini 和 GPT 放到《我的世界》当教练，谁能看懂机器人的微操？
## 核心结论
国立清华大学与 NVIDIA 联合团队在最新研究中，将 Gemini 2.0、GPT-4.1 等主流大模型与《我的世界》（Minecraft）中的具身智能任务（如挤牛奶、剪羊毛、杀蜘蛛等）进行了综合评估。结果显示：**Gemini 2.0-Flash 在 10 项任务中准确率全线保持 70% 以上，是唯一无短板的模型；而 GPT-4.1 等模型表现平平，传统 CLIP 类模型彻底失灵。**
## 实验设计
研究团队构建了 10 大具身智能任务场景，涵盖：
- **基础控制**：倒立摆平衡（Cart Pole）
- **柔体操作**：拉直绳索、平移水杯
- **空间感知**：踢球入网、扫方块入洞、拉开抽屉…