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这是Google/DeepMind关于SIMA 2的研究展示：SIMA 2被描述为能在虚拟3D世界中感知与行动、通过与Gemini交互获得反馈并在Genie生成的环境里自我改进。作者用MineDojo等基准评估代理在已见任务与未见环境上的表现，展示出整体任务上的改进但对未见环境的泛化仍然薄弱。讨论里把这些进展放到机器人学的sim2real问题、游戏化使用场景（例如代练/智能NPC）以及研究开源化与宣传夸大的担忧中进行评判。评论既有对低层视觉—动作控制性能的兴奋，也有对评估方法、可迁移性和道德影响的质疑。
多位评论者对演示中SIMA 2似乎能以接近30+fps读取屏幕并直接控制鼠标的能力感到惊讶，认为这代表计算机使用代理在响应速度和视觉闭环控制上的一次重要进步。有人明确表示想知道背后的体系结构：是像素到动作的端到端控制，还是借助内部表征与外部信息流相结合的多系统架构。评论还把这种视觉驱动的即时操作能力与社区已有的机械化按键（用乐高机器人或microcontroller做的代按）做对比，认为SIMA 2展示了更通用、更智能的替代方案。若此类低延迟视觉控制成熟，评论者认为它能显著改变桌面代理在游戏或桌面自动化中的可用性。
多条讨论将SIMA 2放在机器人学的sim2real问题框架下，认为这是把高层任务指令映射到低层动作控制的一条可能路径，尤其是当大量任务特定的训练数据能在虚拟世界中被高效生成时。评论指出当前真实机器人依赖成千上万小时的数据，而在虚拟环境中训练“如何学习”（learning-to-learn）并用代理自我改进，或能为现实机器人提供训练策略。与此同时，也有研究者警告虚拟世界与现实在动力学、角色运动学上存在显著差异（例如游戏中的角色运动和多肢体机器人的物理差别），因此需要更高保真度的世界模型才能实现可靠迁移。总体看法是：这是可行的长期路线，但短期内还需解决世界建模精度与物理一致性等关键问题。
许多评论者希望把SIMA 2类代理当作游戏中的‘代练’或更智能的可指挥NPC，用以减轻重复性劳动（grind）或丰富多人服务器的生态。有人分享了用硬件自动化按键的经历（乐高机器人、microcontroller），并认为视觉驱动的代理会比简单定时器更灵活、更能应对动态游戏界面。也有反对意见认为若让AI替人玩游戏就失去了“玩”的意义，但另一些人把管理或训练一群智能代理视为新的玩法层（例如RTS或Factorio式的宏观组织）。评论还具体提到希望在Minecraft、Valheim等游戏中拥有更智能的村民或竞争代理，从而改变游戏体验。
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不少人对论文/博客中的评估图表和演示持怀疑态度：尽管相较SIMA 1有进步，但在ASkA和MineDojo等留出任务上对未见环境的成功率仍被指出只有约15%。也有评论澄清整体任务成功率大约是65%（人类基线约75%），但未见环境性能远低于已见任务，显示泛化能力仍明显不足。演示视频中的文本注释被注意到有语法不一致，这被用来质疑某些解释或标注是否有人工事后编辑，从而引发对宣传措辞与真实能力差距的怀疑。总体情绪是成果有价值但不能被夸大为具备通用智能的证据。
评论集中讨论SIMA 2如何与Gemini（Google 的大型语言模型）交互以及Genie在演示中扮演的角色：官方说法提到SIMA 2在训练过程中通过‘Gemini-based feedback’进行试错并能把自身经验用于训练后续模型。多位评论者猜测系统可能由两个或多个子系统通过文本接口或抽象指令连接：Genie负责生成世界或任务，Gemini负责提供语言层面的推理与反馈，SIMA 2执行视觉—动作闭环。同时一些人指出演示中场景看起来像No Man's Sky或由Genie生成，但应明确区分“世界生成模型”和“游戏玩法代理”的不同责任。评论还对整体架构细节（如端到端还是模块化）表现出强烈好奇。
有人指出SIMA 2主要针对第一/第三人称的化身控制场景（控制单个角色），而这类任务与需要宏观指挥大量单位的RTS（例如StarCraft）根本不同，因此不能简单与AlphaStar类系统类比。评论认为从单一化身转向非化身、宏观控制的游戏需要不同的训练数据和架构，可能需要大量重训练。演示中使用的大型开放世界（如No Man's Sky）也容易造成混淆：部分观众误以为世界是由SIMA生成，实际上可能是外部世界生成模型（Genie）或现成游戏。结论是SIMA 2在特定范畴内表现有价值，但其通用性和可迁移性仍受环境类型限制。
一些评论对Google/DeepMind将研究闭源或以受控方式展示表示不满，认为应当尽可能开源以便社区复现和参与。评论里有人提到过去像Dreamer v3等项目更开放，呼吁把开源作为默认，只有在有充分理由时才闭源。同时也有用户表达了强烈的好奇和想亲自试用的愿望，认为若能开放将加速验证和创新，但也承认公司在商业化和安全上的权衡理由。
评论中存在明显的情绪化反应：有人嘲讽和反感把AI用来替人玩游戏，认为研发者缺乏人文关怀；也有人把这项研究看作朝AGI化身助手或工作机器人的长期路线。讨论涉及担忧：如果AI替代重复劳动或娱乐中的‘体验’，人类的劳动与游戏价值会否被蚕食；也有观点认为在虚拟世界先行训练比直接上实物硬件更经济，是避免昂贵现实试验的一种现实策略。整体讨论在兴奋（技术潜力、便利）与警惕（失业、伦理与宣传）之间摆动。
SIMA 2: SIMA 2（DeepMind/Google 提出的化身代理）——一种在虚拟3D世界中感知、推理并通过试错与外部语言模型反馈自我改进的游戏/环境代理，能从视觉输入生成动作决策并用于迭代训练。
Gemini: Gemini（Google 的大型语言模型，LLM）——用于自然语言理解與推理的模型，在讨论中被提到作为SIMA 2训练或反馈管道的一部分（“Gemini-based feedback”）。
Genie / Genie 3: Genie / Genie 3（Google 的世界生成模型）——用于生成多样化虚拟环境与任务的系统，评论中讨论了演示场景是否由其生成以及它与SIMA 2的配合方式。
sim2real: sim2real（仿真到现实迁移）——机器人学中的核心问题，指如何把在模拟或虚拟环境中学到的策略可靠地迁移到真实物理机器人与现实世界场景。
MineDojo: MineDojo（基于 Minecraft 的 AI 研究平台）——用于训练與评测开放世界代理的基准与环境，论文/博客中用作SIMA 2性能评估的一部分。