Google DeepMind vừa công bố Genie 3, một mô hình thế giới đa năng đột phá, có khả năng tạo ra vô số môi trường tương tác đa dạng chỉ từ một prompt văn bản. Được giới thiệu vào ngày 5 tháng 8 năm 2025, Genie 3 đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực mô hình thế giới, cho phép người dùng điều hướng các thế giới ảo động một cách mượt mà, thời gian thực ở độ phân giải 720p với tốc độ 24 khung hình/giây, duy trì tính nhất quán trong vài phút.

Khả Năng Vượt Trội Của Genie 3

Genie 3 không chỉ là một công cụ tạo video; nó là một hệ thống mô phỏng thế giới tương tác. Người dùng có thể nhập một mô tả văn bản, và mô hình sẽ tạo ra một môi trường 3D sống động mà họ có thể khám phá. Điều này mở ra những cánh cửa mới cho việc trải nghiệm nội dung số, từ việc tạo ra các bối cảnh độc đáo cho game đến các công cụ học tập và mô phỏng phức tạp.

Mô Phỏng Thuộc Tính Vật Lý

Một trong những điểm nổi bật của Genie 3 là khả năng mô hình hóa các thuộc tính vật lý của thế giới một cách đáng kinh ngạc. Nó có thể tái tạo các hiện tượng tự nhiên như nước chảy, ánh sáng, và các tương tác môi trường phức tạp. Tưởng tượng một robot tự hành đang di chuyển qua một khu vực núi lửa, tránh các hồ dung nham và vượt qua địa hình hiểm trở, hoặc một chiếc jetski lướt trên mặt nước trong lễ hội ánh sáng – tất cả đều được tạo ra với độ chân thực cao, cho phép người dùng tương tác trực tiếp.

Tái Tạo Thế Giới Tự Nhiên

Genie 3 cũng xuất sắc trong việc mô phỏng thế giới tự nhiên. Từ những hệ sinh thái rực rỡ với hành vi động vật và thực vật phức tạp, đến những khu rừng rậm rạp hay đại dương sâu thẳm đầy sứa phát quang sinh học. Bạn có thể "chạy" dọc bờ hồ băng, khám phá những con đường mòn trong rừng thông, hoặc "bơi" qua các hẻm núi dưới đáy biển. Thậm chí, nó còn có thể tạo ra một khu vườn Thiền Nhật Bản với cát được cào tỉ mỉ và hoa súng hồng trôi trên mặt ao. Điều này thực sự ấn tượng.

Mô Hình Hóa Hoạt Hình và Viễn Tưởng

Không chỉ dừng lại ở thế giới thực, Genie 3 còn có thể khai thác trí tưởng tượng, tạo ra các kịch bản kỳ ảo và nhân vật hoạt hình biểu cảm. Một sinh vật lông lá đáng yêu nhảy qua cầu vồng, một con thằn lằn phong cách origami, hay một con đom đóm khổng lồ bay qua khu rừng mê hoặc với những ngôi nhà nấm phát sáng – tất cả đều nằm trong tầm tay. Khả năng này cho thấy tiềm năng to lớn trong ngành giải trí và sáng tạo nội dung.

Khám Phá Địa Điểm và Bối Cảnh Lịch Sử

Genie 3 cho phép người dùng vượt qua ranh giới địa lý và thời gian. Bạn có thể "đi bộ" qua những con hẻm núi hiểm trở ở dãy Alps, "đi thuyền" trên kênh đào Venice với những tòa nhà cổ kính, hay thậm chí "khám phá" cung điện Knossos ở Crete như nó đã từng tồn tại trong thời kỳ huy hoàng. Khả năng này không chỉ phục vụ mục đích giải trí mà còn có giá trị to lớn trong giáo dục và nghiên cứu lịch sử.

Đột Phá Kỹ Thuật và Tính Nhất Quán

Để đạt được mức độ kiểm soát cao và tương tác thời gian thực, Genie 3 đã phải vượt qua nhiều rào cản kỹ thuật đáng kể. Mô hình sử dụng phương pháp tạo sinh tự hồi quy (auto-regressive generation) cho mỗi khung hình, nghĩa là nó phải tính toán quỹ đạo đã tạo trước đó, vốn sẽ tăng lên theo thời gian. Nếu người dùng quay lại một địa điểm sau một phút, mô hình cần tham chiếu lại thông tin liên quan từ một phút trước. Điều này đòi hỏi khả năng tính toán cực nhanh, nhiều lần mỗi giây, để phản hồi các đầu vào mới của người dùng.

Tính nhất quán của Genie 3 là một khả năng tự phát. Không giống như các phương pháp khác như NeRFs (Neural Radiance Fields) hay Gaussian Splatting, vốn yêu cầu một biểu diễn 3D rõ ràng, các thế giới do Genie 3 tạo ra năng động và phong phú hơn nhiều vì chúng được tạo ra từng khung hình dựa trên mô tả thế giới và hành động của người dùng. Mặc dù là một thách thức kỹ thuật, môi trường Genie 3 vẫn duy trì tính nhất quán trong vài phút, với bộ nhớ hình ảnh kéo dài tới một phút trước đó.

Sự Kiện Thế Giới Có Thể Prompt và Ứng Dụng Cho Agent

Để kiểm tra khả năng tương thích của các thế giới do Genie 3 tạo ra cho việc huấn luyện agent trong tương lai, DeepMind đã sử dụng chúng với phiên bản mới nhất của agent SIMA (Generalist AI Agent for 3D Virtual Environments). Trong mỗi thế giới, SIMA được hướng dẫn để đạt được một tập hợp các mục tiêu riêng biệt bằng cách gửi các hành động điều hướng tới Genie 3. Mô hình thế giới này được kỳ vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy AGI, khi các agent ngày càng có vai trò lớn hơn trong thế giới ảo và thực.

Hạn Chế và Trách Nhiệm

Mặc dù Genie 3 đẩy lùi giới hạn của mô hình thế giới, nhưng điều quan trọng là phải thừa nhận những hạn chế hiện tại của nó:

• Không gian hành động hạn chế: Phạm vi hành động mà các agent có thể thực hiện trực tiếp vẫn còn hạn chế, dù các sự kiện thế giới có thể prompt cho phép nhiều can thiệp môi trường.
• Tương tác và mô phỏng các agent khác: Việc mô hình hóa chính xác các tương tác phức tạp giữa nhiều agent độc lập trong môi trường chung vẫn là một thách thức nghiên cứu đang diễn ra.
• Đại diện chính xác các địa điểm trong thế giới thực: Genie 3 hiện không thể mô phỏng các địa điểm trong thế giới thực với độ chính xác địa lý hoàn hảo.
• Hiển thị văn bản: Văn bản rõ ràng và dễ đọc thường chỉ được tạo ra khi được cung cấp trong mô tả thế giới đầu vào.
• Thời lượng tương tác hạn chế: Mô hình hiện chỉ hỗ trợ vài phút tương tác liên tục, chứ không phải hàng giờ.

Google DeepMind nhấn mạnh cam kết về trách nhiệm ngay từ đầu. Các đổi mới kỹ thuật trong Genie 3, đặc biệt là khả năng mở và thời gian thực, đặt ra những thách thức mới về an toàn và trách nhiệm. Để giải quyết những rủi ro này, Genie 3 đang được phát hành dưới dạng bản xem trước nghiên cứu giới hạn cho một nhóm nhỏ các học giả và nhà sáng tạo. Cách tiếp cận này cho phép thu thập phản hồi quan trọng và các quan điểm liên ngành, giúp DeepMind tiếp tục xây dựng sự hiểu biết về rủi ro và các biện pháp giảm thiểu phù hợp.

Bước Tiếp Theo

Genie 3 được coi là một cột mốc quan trọng đối với các mô hình thế giới, hứa hẹn sẽ tác động đến nhiều lĩnh vực nghiên cứu AI và truyền thông tạo sinh. DeepMind đang khám phá cách để Genie 3 có thể tiếp cận thêm nhiều người thử nghiệm trong tương lai.

Mô hình này có thể tạo ra những cơ hội mới cho giáo dục và đào tạo, giúp sinh viên học hỏi và các chuyên gia tích lũy kinh nghiệm. Không chỉ cung cấp một không gian rộng lớn để huấn luyện các agent như robot và hệ thống tự hành, Genie 3 còn có thể giúp đánh giá hiệu suất của các agent và khám phá những điểm yếu của chúng. DeepMind cam kết phát triển công nghệ này một cách an toàn và có trách nhiệm, vì lợi ích của nhân loại.