Компания Take-Two Interactive опубликовала отчет за первый квартал 2025 финансового года, продемонстрировав стабильные продажи своих ключевых проектов. Grand Theft Auto V продолжает удерживать свою популярность с общим числом продаж в 200 миллионов копий.

 

В то же время продажи Red Dead Redemption 2 значительно выросли, превысив отметку в 65 миллионов единиц, несмотря на завершение поддержки Red Dead Online. Игра сохраняет популярность благодаря бесплатным тематическим нарядам и ежемесячным бонусам, которые привлекают аудиторию.

 

Чистый доход компании за этот период составил $1,22 млрд, что совпало с прогнозами. Основные источники дохода включают игры NBA 2K24 и серию Grand Theft Auto. Однако, снижение потребительских расходов оказало влияние на доходы от Grand Theft Auto Online и NBA 2K.

 

Новостей о следующей части Grand Theft Auto VI не было, за исключением подтверждения ожидаемого выхода игры осенью 2025 года.

 

 

Ранее исследовательская группа из Китая и Сингапура представила статью, описывающую концепцию общего компьютерного контроля (GCC) для искусственного интеллекта. В качестве части своих экспериментов учёные обучили ИИ-модель, работающую на базе OpenAI GPT-4V, играть в Red Dead Redemption 2 — комплексную видеоигру с богатым и разнообразным виртуальным миром. Этот проект направлен на изучение возможностей создания продвинутого общего искусственного интеллекта (AGI).

 

Для взаимодействия с компьютером и интерпретации визуальных и аудио сигналов была разработана специальная система под названием CRADLE, включающая шесть модулей. Игра была выбрана в силу её сложности и насыщенности событиями, что обеспечивает богатую среду для обучения. ИИ обучался управлять персонажем с помощью мыши и клавиатуры, изучая игровые механики с нуля и сталкиваясь с различными задачами, такими как навигация по миру и выполнение миссий.

 

В ходе исследования ИИ смог успешно выполнить ряд задач в игре, хотя некоторые миссии, такие как Protect Dutch с интенсивными перестрелками и Search House с необходимостью исследования сложной среды, оказались за его пределами. Этот проект показывает значительные перспективы ИИ в обучении и адаптации к сложным задачам в динамичных и непредсказуемых условиях.

 

По итогам исследования выявлено слабое место всей системы — это система машинного зрения GPT-4V. Оказалось, что данная модель ИИ не справляется с обработкой всей визуальной информации. В частности, есть проблема с понимаем мини-карты, с восприятием препятствий в игровой среде и другими элементами. Пока возможности GPT-4V недостаточны для точного пространственно-визуального распознавания.