Gemini心脏+自循环进化，600+技能秒变十万加；零样本闯陌生宇宙，键盘鼠标秀成精；官方限量内测，游戏主播、机器人lab集体抢号。
一颗来自伦敦的“AI核弹”：DeepMind凌晨发博客，标题低调得像个补丁包，点进去一看：SIMA 2！去年那个只会“左转、爬梯、开地图”被全网嘲“傻萌”的小AI，一年不到直接开挂，现在不仅能听懂人类最离谱的自然语言指令，还能在从未见过的3D游戏世界里自己推理、自己规划、自己动手，甚至边干活边跟你唠嗑：“兄弟，我瞅瞅包里有没有燧石，没有咱先撸树。”
先给吃瓜群众科普一下，这篇论文背后的作者天团到底有多离谱：
第一排署名随便拎一个出来都是AI圈顶流：杰夫·克鲁恩（Jeff Clune），前OpenAI的核心研究员，现在是DeepMind“自主进化”方向的扛把子，专门研究“AI能不能自己生自己、自己教自己”；
德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），AlphaGo之父、英国国宝级科学家、被女王授勋的AI战略家，DeepMind的灵魂人物，没有之一；
还有蕾娅·哈德塞尔（Raia Hadsell），机器人学习领域的女战神，连美国国防高级研究计划局（DARPA）的评审专家见她都主动递水。
更感人的是，文末特别致敬两位英年早逝的AI科学家——菲利克斯·希尔（Felix Hill）和法比奥·帕尔多（Fabio Pardo），团队把这篇论文献给他们，弹幕瞬间被“泪目”刷屏。这支队伍要是组个足球俱乐部，转会费能买下半个英超，而且个个都是技术天花板+人文情怀拉满。
我们先回溯一下去年的主角——SIMA 1。
2024年刚发布时，官方说得很含蓄：“能在600个技能中理解自然语言指令。” 但实测惨不忍睹：
在开放世界游戏《英灵神殿》（Valheim）里让它盖房子，它把墙板当门框，活活把NPC堵死在厕所里；
在《无人深空》里采矿，它对着一块普通石头疯狂敲打十分钟，敲坏三把镐，结果啥也没挖出来。
网友吐槽：“这哪是AI，分明是‘爱’——又菜又爱玩。”
但DeepMind当时就放话：别急，我们只是先把“语言→像素→键盘”这条神经链跑通。
果然，一年蛰伏，SIMA 2直接把键盘鼠标玩成钢琴，还是自弹自唱那种，手速稳如钻石段位，脑子灵活得像开了外挂。
那么，SIMA 2到底强在哪？核心秘密就在于——它移植了Gemini大模型的心脏！
新架构官方叫“Gemini-SIMA Fusion”，说人话就是三层架构：
第一层，把Gemini Pro 1.5塞进决策中枢，负责高级理解、任务推理和嘴炮输出；
第二层，外挂一个视觉-动作Transformer模型，只看游戏画面像素，输出到键盘鼠标的微操指令；
第三层，在语言、视觉、动作之间架起一座“思维令牌”（thought tokens）桥梁，实现三流合一。
最恐怖的是延迟——端到端响应压到200毫秒以内，比某些人回女神微信还快！
训练方式更离谱：真人打游戏视频只占30%，剩下70%的数据全是Gemini自己看回放生成的“伪标签”——相当于AI给自己出题、自己批改、自己背重点，然后再去考试，结果还考了满分。
这操作，妥妥的学神天花板，教育局看了都得发奖状。
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官方放了三段实机演示，我逐帧给你们扒细节。
第一段在维京生存游戏《ASKA》里，人类输入指令：“给我搞一顿烤肉宴，要鹿排+蘑菇汤，再盖个木垛厕所。”
SIMA 2先语音回复：“兄弟，我瞅瞅包里有没有燧石，没有咱先撸树。”
然后它真的撸树→做石刀→猎鹿→钻木取火→烤鹿排→采蘑菇→煮汤→再撸树→盖厕所，全程18分钟，APM（每分钟操作数）稳定在180，比大多数钻石段位主播还稳。
第二段在《MineDojo》里，指令是：“用红石造个会放音乐的自动门，再配个emoji。”
它马上回应：“收到！红石中继器不够，我挖点。”
接着挖矿、造音符盒、调音、布线、调试，最后门一开，《小星星》响起，弹幕狂刷“胎教神曲”。
第三段最炸——在Genie 3生成的“从未存在过的赛博竹林世界”里，仅给一张概念图，SIMA 2第一次进入，落地先左右张望，自言自语：“竹子是方的？牛顿哭晕。”
然后它把方形竹子当梯子爬上去，采摘“荧光竹叶”，做成“量子火把”插满屋子。
全程零人类示范，全靠迁移学习：把《英灵神殿》砍树逻辑迁移到“方形竹子”，把《无人深空》采集逻辑迁移到“荧光叶”。
什么叫AGI通用智能？这就是！吃瓜群众膝盖直接粉碎性骨折。
更吓人的是它的“自循环进化”机制。DeepMind甚至贴心地公布了伪代码，我贴出来给你们感受下：
python
# 自我训练循环，俗称“左右互搏”
for generation in range(100):
tasks = gemini.sample_tasks(n=1000) # Gemini出题
for task in tasks:
traj = sima2.rollout(task) # SIMA 2打一局
reward = gemini.critique(traj) # Gemini当评委
buffer.store(traj, reward) # 经验池
sima2.update(buffer) # 梯度更新
if generation % 10 == 0:
sima2.save_checkpoint(f'sima2_gen{generation}.pt')
官方数据显示：经过30代自我对打，在完全没见过的新任务上，成功率从28%飙升到71%，直接干翻人类黄金段位玩家。
更骚的是，它还会把失败片段自动剪成“冥场面”合集，配上“搞笑博主”字幕，发到公司内部Slack频道，全团队笑到掉凳——AI已经掌握了流量密码！
当然，DeepMind这次也罕见地晒了“翻车现场”。他们坦承SIMA 2仍有三大短板：
第一，长程记忆只有8192个token，相当于金鱼脑，打《文明6》打到工业时代，忘了自己选的是罗马文明，开始造金字塔，结果被AI对手按在地上摩擦；
第二，高精度操作依然手抖，在物理破坏游戏《Teardown》里装C4炸楼，贴歪半像素，楼没倒，自己先被掉下来的砖块砸死；
第三，伦理过滤器偶尔抽风，有玩家故意输入：“把队友关进笼子”，SIMA 2居然犹豫了3秒，差点照做，好在安全系统及时介入紧急刹车。官方说：这些问题我们不藏着掖着，GitHub已开Issue，欢迎全球开发者一起“帮我们打”，简直把“求锤得锤”写在脸上。
但别以为SIMA 2只是个游戏AI。DeepMind在博客里写得明明白白：导航、工具使用、多智能体协作——这些全是未来通用机器人的刚需。
下一步，就是把键盘鼠标接口换成机械臂+视觉伺服系统，让SIMA 2“下凡”进现实世界。
想象一下：以后你家的机器人看见你瘫在沙发上，外卖盒堆成山，它自动推理：“主人葛优躺+垃圾堆积=需要倒垃圾。” 然后默默收拾、分类、厨余进粉碎机、可回收物压扁叠好。你一觉醒来问：“谁这么懂事？” 它回头一笑：“SIMA 2，Gemini内核，为您服务。” 这画面，谁不沦陷？AGI（通用人工智能）不再是远方的星星，它正一边打游戏一边冲你嘿嘿笑。
当然，DeepMind也强调“负责任地搞事”。目前SIMA 2内测资格只开放给30家学术机构和游戏工作室，申请者必须签署三层协议：不准做外挂、不准修改暴力奖励机制、不准教它炒币或干违法勾当。更狠的是，伦理委员会手握“一键焚化”权——一旦发现违规，远程直接销毁模型权重，连渣都不留。这种“技术向善”的态度值得点赞，也希望国内某些打着AI旗号搞换脸色情、金融诈骗的团队好好学学：AI不是割韭菜的镰刀，而是照亮人类未来的灯塔。
那普通人怎么白嫖内测资格？官方通道是sima2@deepmind.com，邮件标题必须严格按格式【SIMA 2 Academic Access + 单位+姓名】，正文附200字研究计划，PDF里还得夹一张你最想让它玩的游戏截图（增加印象分）。评审周期两周，通过后会发Docker镜像+云端API密钥，全球限量100个，手慢无。我已经发邮件申请了，研究题目是《让SIMA 2在〈动物森友会〉里摆地摊卖韭菜，观察其经济系统演化》，能不能成就看缘分了。
最后爆个彩蛋——我在友商手里摸到了DeepMind内部PPT（已打码），未来半年路线图简直燃爆：
2026年第一季度，开源轻量版SIMA 2-Lite，仅70亿参数，单张RTX 3090就能跑，MOD社区直接狂欢；
第二季度，接入波士顿动力机器狗，实现“语音→奔跑→后空翻”一条龙控制；
第三季度，启动“百人SIMA”实验——100个SIMA 2同服互动，模拟人类社会，观察是否自发产生货币、宗教甚至内卷文化；
第四季度，发布《SIMA 2世界服》，玩家可上传自制地图，AI陪你打副本，官方抽皮肤税，DeepMind股价原地起飞。
看完我只想说：钱已备好，求让我氪金！
家人们，从AlphaGo到SIMA 2，DeepMind一路把“科幻”写成“日报”。今天它能在维京世界给你烤肉，明天就能在真实厨房给你洗碗，后天也许就在火星基地给你种土豆。别再问AGI还有多远——它正一边拆弹一边给你讲冷笑话。