研究人员推出了 EgoCS-400K，这是一个源自《反恐精英》（Counter-Strike）游戏的大规模数据集，旨在推进交互式世界模型的开发。该数据集包含超过 400,000 个第一人称视频和 10,000 小时的游戏数据，细致地捕捉了玩家动作、摄像机移动、游戏状态和事件。EgoCS-400K 旨在通过提供时间对齐的视频-动作-语言轨迹，弥合被动视频数据与具身人工智能复杂需求之间的差距。 AI
影响 提供了一个大规模、动作丰富的 数据集，用于训练交互式人工智能代理的世界模型。
排序理由 该集群描述了发布在 arXiv 上的一个新研究数据集。
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EgoCS-400K is a large-scale egocentric Counter-Strike dataset that bridges passive web videos and costly real-world embodied data by providing temporally aligned video-action-language trajectories with detailed player states and game events.
arXiv:2606.18180v1 Announce Type: new Abstract: The shift from video generation to interactive world modeling places new demands on data: beyond captioned videos, world models require temporally aligned video-action-language trajectories grounded in the actions, camera motion, st…
The shift from video generation to interactive world modeling places new demands on data: beyond captioned videos, world models require temporally aligned video-action-language trajectories grounded in the actions, camera motion, states, and events that drive future scene changes…