Компанія Take-Two Interactive опублікувала звіт за перший квартал 2025 фінансового року, продемонструвавши стабільний продаж своїх ключових проектів. Grand Theft Auto V продовжує утримувати свою популярність із загальною кількістю продажів у 200 мільйонів копій.

У той же час продаж Red Dead Redemption 2 значно зріс, перевищивши позначку в 65 мільйонів одиниць, незважаючи на завершення підтримки Red Dead Online. Гра зберігає популярність завдяки безкоштовним тематичним вбранням та щомісячним бонусам, які приваблюють аудиторію.

Чистий дохід компанії за цей період становив $1,22 млрд, що збіглося з прогнозами. Основні джерела доходу включають ігри NBA 2K24 та серію Grand Theft Auto. Однак, зниження споживчих витрат вплинуло на доходи від Grand Theft Auto Online та NBA 2K.

Новин про наступну частину Grand Theft Auto VI не було, за винятком підтвердження очікуваного виходу гри восени 2025 року.

Раніше дослідницька група з Китаю та Сінгапуру , яка описує концепцію загального комп’ютерного контролю (GCC) для штучного інтелекту. Як частину своїх експериментів вчені навчили ІІ-модель, що працює на базі OpenAI GPT-4V, грати в Red Dead Redemption 2 – комплексну відеогру з багатим та різноманітним віртуальним світом. Цей проект спрямовано вивчення можливостей створення просунутого загального штучного інтелекту (AGI).

Для взаємодії з комп’ютером та інтерпретації візуальних та аудіо сигналів було розроблено спеціальну систему під назвою CRADLE, що включає шість модулів. Гра була обрана в силу її складності та насиченості подіями, що забезпечує багате середовище для навчання. ІІ навчався керувати персонажем за допомогою миші та клавіатури, вивчаючи ігрові механіки з нуля та стикаючись з різними завданнями, такими як навігація по світу та виконання місій.

У ході дослідження ІІ зміг успішно виконати ряд завдань у грі, хоча деякі місії, такі як Protect Dutch з інтенсивними перестрілками та Search House з необхідністю дослідження складного середовища, опинилися поза його межами. Цей проект показує значні перспективи ІІ у навчанні та адаптації до складних завдань у динамічних та непередбачуваних умовах.

За підсумками дослідження виявлено слабке місце усієї системи – це система машинного зору GPT-4V. Виявилося, що дана модель ІІ не справляється з обробкою всієї візуальної інформації. Зокрема, є проблема з розумінням міні-карти, зі сприйняттям перешкод в ігровому середовищі та іншими елементами. Поки що можливості GPT-4V недостатні для точного просторово-візуального розпізнавання.