Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/90/zh

局限性。 GameNGen 存在內存有限的情況。該模型只能訪問稍超過3秒的歷史記錄，因此許多遊戲邏輯能夠在更長的時間跨度內被保存，這一點令人驚訝。雖然部分遊戲狀態是通過屏幕像素（如彈藥和健康統計、可用武器等）來持久化的，但模型可能學習了強大的啟發式方法，從而能夠進行有意義的概括。例如，從渲染視圖中，模型可以學習推斷玩家的位置，而從彈藥和健康統計中，模型可能推斷玩家是否已經穿過某個區域並擊敗了那裡的敵人。儘管如此，很容易出現上下文長度不足的情況。在現有架構下繼續增加上下文大小只能帶來微小的好處（第5.2.1節），模型的上下文長度偏短仍然是一個重要限制。第二個重要限制是代理的行為與人類玩家的行為之間仍然存在差異。例如，即使在訓練結束後，我們的代理仍然無法探索遊戲中的所有地點和互動，從而導致在這些情況下出現錯誤行為。