Agora-1 генерирует уровни GoldenEye с помощью архитектуры DiT

Agora-1 умеет выучить сразу две разные функции, что делает её системной разработкой. Сначала модель учится понимать, как меняется состояние игрового мира после действий игрока. Для этого команда обучила её прямо на внутреннем состоянии игры GoldenEye, используя один или несколько игровых движков. Модель разобрала базовую динамику геймплея и правила переходов между состояниями при нажатии кнопок. Вторая часть системы отвечает за визуализацию этого общего состояния. Здесь всё строится на базе архитектуры DiT, но вместо обычных промптов, картинок или других внешних сигналов модель работает напрямую с данными игры. Можно сравнить эту структуру с современной игровой платформой, где все компоненты работают не по жёстко прописанным логам, а изучают всё на лету из данных. Такой подход решает сразу две сложные исследовательские задачи. Во-первых, дискретное состояние игры кардинально отличается от непрерывных визуальных областей, над которыми обычно работают модели типа DiT, поэтому потребовалась специальная архитектура и огромные объёмы структурированных данных для обучения. Во-вторых, рендерер должен генерировать согласованные визуальные изображения одного и того же состояния с разных ракурсов одновременно. Главное следствие такой конструкции — доступ к управлению базовым состоянием игры. Это позволяет Agora-1 создавать совершенно новые уровни, при этом сохраняя механику, характерную для исходных проектов. Система не просто имитирует графику, а полностью воспроизводит логику игры, позволяя разрабатывать новое содержание без перепрограммирования движка.