当大多数AI公司还在用人工标注数据或设计复杂奖励函数时，一家名为General Intuition的初创公司选择了一条截然不同的路——让AI通过观看《堡垒之夜》等游戏的录像来自主学习。这个看似简单的思路，却吸引了资本市场的巨大关注。近日，该公司宣布完成3.2亿美元（约合人民币21.77亿元）新一轮融资，使其公开披露的融资总额达到4.54亿美元，估值飙升至23亿美元。
General Intuition的核心技术在于，它不依赖传统的强化学习或监督学习范式，而是从海量游戏录像中提取行为模式。团队收集了数百万小时的《堡垒之夜》对战录像，让AI模型观察玩家如何移动、射击、建造和决策。通过大规模对比学习，模型逐渐形成对游戏环境的“直觉”——比如何时该躲藏、何时该进攻、如何预判对手行动。这种训练方式无需人工标注，成本远低于传统方法，且模型能适应不同游戏场景，展现出惊人的泛化能力。据公司透露，其AI在《堡垒之夜》中的表现已接近顶尖人类玩家水平，决策速度更快，策略也更灵活。
这一轮融资由多家顶级风投机构领投，资金将主要用于扩大模型规模、拓展至更多游戏品类以及探索非游戏领域的应用。行业分析人士指出，General Intuition的方法本质上是让AI学习“通用直觉”——一种基于大量经验形成的快速决策能力。这不仅对游戏AI意义重大，更可能为机器人控制、自动驾驶、工业自动化等需要实时决策的领域带来突破。例如，机器人可以在模拟环境中通过观看人类操作视频来学习抓取物体，自动驾驶系统则能通过分析海量驾驶录像来提升应对突发状况的能力。
当然，这条路并非没有挑战。如何确保AI学到的“直觉”在不同环境下依然可靠，如何避免从低质量录像中习得错误行为，都是需要持续攻克的难题。但General Intuition的融资成功无疑为行业注入了一剂强心针。对于AI从业者而言，这一案例提醒我们：在追求模型规模和算力提升的同时，数据来源和训练范式的创新同样值得关注。未来，或许“看视频”会成为AI学习的新常态，而通用直觉的种子，就藏在这些看似平凡的游戏录像之中。