NVIDIA Project G-Assist ทดสอบ: ความคิดเห็นของเรา
เมื่อต้นปีนี้ NVIDIA ได้เปิดตัว Project G-Assist อย่างเป็นทางการ ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์จริงที่คุณสามารถลองใช้ได้ แม้ว่าแนวคิดนี้จะปรากฏขึ้นตั้งแต่เดือนเมษายน 2017 แนวคิดดั้งเดิม (พูดเล่นๆ) หมุนรอบการให้ความช่วยเหลือผู้เล่นมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เพื่อให้พวกเขาสามารถผ่านด่านที่ติดขัดไปได้อย่างราบรื่น ในขณะที่ผลิตภัณฑ์จริงอาศัย AI และมีฟังก์ชันการทำงานมากกว่าผู้ช่วยในเกม
Project G-Assist คืออะไร?
ปัจจุบัน Project G-Assist ใช้ Meta’s Llama-3.1-8B small language model (SLM) ซึ่งทำงานในเครื่องคอมพิวเตอร์ของคุณ และเจาะจงมากขึ้นคือบน RTX GPU ของคุณ ในคำพูดของ NVIDIA: “เมื่อคอมพิวเตอร์สมัยใหม่มีประสิทธิภาพมากขึ้น การดำเนินการของพวกเขาก็ซับซ้อนมากขึ้น G-Assist ช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมการตั้งค่า PC ต่างๆ ตั้งแต่การปรับเกมและการตั้งค่าระบบให้เหมาะสม การวาดอัตราเฟรมและสถิติประสิทธิภาพที่สำคัญอื่นๆ ไปจนถึงการควบคุมการตั้งค่าอุปกรณ์ต่อพ่วงที่เลือก (เช่น ไฟส่องสว่าง) ทั้งหมดนี้ผ่านคำสั่งเสียงหรือข้อความพื้นฐาน”
แนวคิดนี้ไม่ได้แตกต่างจากวิธีที่ Google และ Apple ใช้ประโยชน์จากโมเดล AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กับผู้ช่วยดิจิทัลของตน ซึ่งช่วยให้พวกเขาเข้าใจภาษามนุษย์ได้ดีขึ้นและปรับการตั้งค่าโดยไม่จำเป็นต้องนำทางผ่านเมนูที่ซับซ้อนในมุมต่างๆ ของระบบ ในทางทฤษฎีแล้ว สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ทั่วไป: ในขณะที่พวกเราชอบปรับแต่งปุ่มต่างๆ ตามความต้องการของเรา การโอเวอร์คล็อก GPU หรือปรับการตั้งค่ากราฟิกอาจเป็นเรื่องที่น่ากลัวสำหรับพวกเขา นั่นคือสิ่งที่ Project G-Assist เข้ามามีบทบาท
การตั้งค่า
ก่อนที่คุณจะติดตั้ง Project G-Assist มีบางสิ่งที่คุณต้องรู้ อย่างแรกคือข้อกำหนดของระบบ ที่สำคัญที่สุดคือ คุณต้องมี RTX 30 series หรือ GPU ที่ใหม่กว่า โดยมี VRAM อย่างน้อย 12GB (ไม่รวม GPU ของแล็ปท็อปในปัจจุบัน) น่าเสียดายที่สิ่งนี้นำไปสู่สถานการณ์ที่แปลกประหลาดเนื่องจากการกำหนดค่า VRAM ที่แปลกประหลาดในรุ่นก่อนหน้า ซึ่งเจ้าของ RTX 3060 12GB สามารถรันโมเดลได้ ในขณะที่เจ้าของ RTX 3080 ระดับไฮเอนด์ (ที่มี VRAM 10GB) ไม่สามารถทำได้
สมมติว่าฮาร์ดแวร์ GPU ของคุณตรงตามข้อกำหนด คุณจะต้องมีระบบปฏิบัติการ Windows 10 หรือ Windows 11 และไดรเวอร์ GPU เวอร์ชัน 572.83 หรือสูงกว่า สำหรับที่เก็บข้อมูล จะต้องมีพื้นที่ดิสก์อย่างน้อย 6.5GB เพื่อให้ฟังก์ชันผู้ช่วยระบบทำงานได้อย่างถูกต้อง (คำสั่งเสียงจะต้องมีพื้นที่เพิ่มเติมอีก 3GB) ปัจจุบันรองรับเฉพาะภาษาอังกฤษเท่านั้น
คุณจะต้องติดตั้ง NVIDIA App เพื่อเปิดใช้งาน Project G-Assist บนระบบของคุณ สำหรับข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์ที่เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์ต่อพ่วง เวอร์ชันปัจจุบันรองรับเมนบอร์ด MSI และอุปกรณ์ต่อพ่วงจาก Logitech G, Corsair และ Nanoleaf ไม่รองรับทุกรุ่นจากแบรนด์เหล่านี้ โปรดดูรายละเอียดเพิ่มเติมในแท็บ “ข้อกำหนดของระบบ” ภายใต้หน้าแรกของ Project G-Assist
ระบบทดสอบ
- CPU: Intel Core i9-13900K
- ระบายความร้อน: Cooler Master MasterLiquid PL360 Flux 30th Anniversary Edition
- ซิลิโคนระบายความร้อน: Thermal Grizzly Kryonaut
- เมนบอร์ด: ASUS ROG Maximus Z790 Apex
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
- หน่วยความจำ: Kingston FURY BEAST RGB DDR5-6800 CL34 (2x16GB)
- กำหนดค่าเป็นโปรไฟล์ DDR5-6400 CL32 XMP
- ที่เก็บข้อมูล: ADATA LEGEND 960 MAX 1TB
- แหล่งจ่ายไฟ: Cooler Master MWE Gold 1250 V2 Full Modular (ATX12V 2.52) 1250W
- เคส: VECTOR Bench Case (Open-air chassis)
- ระบบปฏิบัติการ: Windows 11 Home 24H2
การทดสอบ
ตามที่ระบุไว้ในข้อกำหนดของระบบหลักเกณฑ์ข้างต้น เราจะใช้ NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition เพื่อสาธิตคุณสมบัตินี้ GPU ที่ขับเคลื่อนด้วย Blackwell ระดับเรือธงนี้มี GDDR7 VRAM ขนาด 32GB, Tensor Core รุ่นที่ 5 และคอร์ CUDA 21,760 คอร์ ซึ่งทั้งหมดนี้รวมกันเพื่อให้ประสิทธิภาพ FP4 เฉพาะ AI ที่ 3,352 TOPS (โปรดทราบว่าตัวเลขนี้ไม่สามารถเปรียบเทียบโดยตรงกับ 1,321 TOPS ของ RTX 4090 ซึ่งใช้ FP8)
หมายเหตุ: ในขณะที่ทำการทดสอบ Project G-Assist ยังคงอยู่ในรุ่นก่อนวางจำหน่าย (เวอร์ชัน 0.1.9) ดังนั้นคุณสมบัติบางอย่างอาจไม่สมบูรณ์ ผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นจากการทดสอบที่ดำเนินการด้านล่างนี้ใช้ได้กับเวอร์ชันนี้เท่านั้น เนื่องจากผลลัพธ์จะแตกต่างกันไปเมื่อโมเดล AI และคุณสมบัติได้รับการอัปเดตเมื่อเวลาผ่านไป
การใช้งานครั้งแรก
นี่คือสิ่งที่คุณเห็นเป็นครั้งแรกหลังจากเปิดใช้งานคุณสมบัติผ่านปุ่ม Alt+G โดยจะอยู่ในตำแหน่งใดตำแหน่งหนึ่งบนหน้าจออย่างถาวรจนกว่าคุณจะปิดใช้งานอย่างสมบูรณ์ (สามารถทำได้ผ่านการตั้งค่าด่วนโดยใช้ปุ่ม Alt+R) เช่นเดียวกับโมเดลภาษา AI ข้อจำกัดความรับผิดชอบใช้ได้ อาจเกิดภาพหลอนได้ (โมเดลภาษาอาจสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งมักจะโน้มน้าวผู้ใช้ที่ไม่รู้เรื่อง) ดังนั้นโปรดตรวจสอบข้อผิดพลาดทุกครั้งที่เป็นไปได้
ข้อความปฏิเสธความรับผิดชอบจะปรากฏขึ้นเมื่อคุณป้อนข้อความ/คำสั่งเป็นครั้งแรก โดยระบุอีกครั้งว่าไม่สามารถรับประกันผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI ได้อย่างสมบูรณ์ หลังจากเห็นข้อความนี้ แชทบอทก็พร้อมที่จะตอบสนองต่อคำสั่งผ่านภาษาธรรมชาติ กล่าวคือ ยังมีชุดคำสั่ง (ภาษาธรรมชาติหรืออย่างอื่น) ที่จำกัดในเวอร์ชันนี้ ซึ่งคุณสามารถอ้างอิงได้จากเว็บไซต์
ข้อมูลระบบและการตรวจสอบ
เริ่มต้นด้วยคำถามง่ายๆ เช่น ลักษณะของระบบ G-Assist ตอบสนองอย่างเหมาะสมด้วยข้อมูลฮาร์ดแวร์ที่สำคัญทั้งหมดที่แสดงรายการในการตอบสนอง อย่างไรก็ตาม ดูเหมือนว่าจะมีปัญหาในการดึงความละเอียดที่มีประสิทธิภาพของจอภาพ BenQ 4K ของเรา (เช่น 4K 60Hz) แต่โดยรวมแล้ว ผ่านการทดสอบเบื้องต้นของเรา
ถัดไป กรณีการใช้งานทั่วไปอีกอย่างหนึ่ง (โดยประมาณ) คือการตรวจสอบการใช้พลังงานของ GPU เรามีข้อมูล telemetry แบบดั้งเดิมมากขึ้นที่มุมขวาบน แต่จะไม่ให้กราฟที่สมบูรณ์เว้นแต่คุณจะมีเครื่องมือของบุคคลที่สามเช่น HWiNFO64 ดังนั้นผู้ใช้ทั่วไปอาจขอให้แชทบอทให้ข้อมูลที่ต้องการในสถานการณ์เช่นนี้
เราถามคำถามที่แตกต่างกันสามข้อกับแชทบอท Project G-Assist โดยสองข้อแรกได้รับการตอบกลับโดยไม่มีปัญหา กล่าวคือ คำถามข้อที่สามดูเหมือนจะเกินความสามารถ เนื่องจากเราต้องการให้มีการตรวจสอบแบบเรียลไทม์เมื่อพร้อมใช้งาน ในทางกลับกัน มันให้การใช้พลังงาน GPU ปัจจุบันแก่เรา
ควรสังเกตด้วยว่าเมื่อ GPU กำลังทำงานอย่างหนักเพื่อสร้างการตอบสนอง มันจะใช้พลังงานส่วนใหญ่ที่มีอยู่ ในกรณีนี้ RTX 5090 FE ของเราจะดึงพลังงานมากกว่า 350 วัตต์ในช่วงเวลาสั้นๆ ทุกครั้งที่เราให้คำแนะนำแก่แชทบอท เวลาที่ใช้ในการสร้างการตอบสนองอาจนานขึ้นบนฮาร์ดแวร์ที่เก่ากว่าหรืออ่อนแอกว่า (สถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุดคือ RTX 3060 12GB เนื่องจากเป็นรุ่นล่างสุดที่มี VRAM เพียงพอที่จะเข้าถึงคุณสมบัตินี้) แต่ในกรณีนี้ เราสังเกตเห็นเวลา “คิด” ประมาณครึ่งวินาทีก่อนที่จะสร้างการตอบสนอง
เกมและประสิทธิภาพ
มาเปลี่ยนเกียร์และดูที่เกมกัน หากคุณมีคลังเกมขนาดใหญ่เกินไปใน Steam ที่จะกรอง คุณสามารถเปิดเกมได้โดยตรงจากแชทบอท สมมติว่าคุณไม่ได้วางทางลัดของเกมบนเดสก์ท็อปหรือในเมนู “เริ่ม” (ในกรณีนี้ เราไม่จำเป็นต้องสะกดชื่อเต็มของ Forza Horizon 5 ด้วยซ้ำ และสามารถหาเกมที่จะเปิดได้ แม้ว่าจะเป็นเกม Forza เพียงเกมเดียวในระบบของเรา)
บังเอิญ การอัปเดตไดรเวอร์อาจทำให้การตั้งค่าในเกมเสียหาย ทำให้ FH5 ค้างอยู่ที่ 15 FPS ที่แย่ ผู้เล่นทั่วไปที่ลำบากอาจกดปุ่มลัด Alt+G และเริ่มถาม G-Assist ว่า “เกิดอะไรขึ้น” แต่นี่คือข้อจำกัดของ G-Assist: ขาดความสามารถในการอ่านการตั้งค่าเกม แต่ให้การตอบสนองทั่วไป โดยให้ทิศทางพื้นฐานแก่ผู้ใช้ในการวินิจฉัยปัญหา
ด้วยการวินิจฉัยด้วยตนเอง เราพบว่าเกมได้เปลี่ยนข้อจำกัดอัตราเฟรมภายในเป็นเพียง 15 FPS โดยที่ G-Assist ไม่ตรวจพบเลย การตอบสนองแสดงว่า “ปิดใช้งานตัวจำกัดอัตราเฟรม” ซึ่งอาจหมายถึงการตั้งค่าระดับไดรเวอร์ของ NVIDIA ใน NVIDIA App แต่ผู้ใช้ทั่วไปอาจไม่สามารถแก้ไขปัญหานี้ได้ด้วยตนเอง และอาจถูกเข้าใจผิดจากการตอบสนองที่ไม่เหมาะสมนี้
จากนั้น เรานำไปที่ Counter-Strike 2 เพื่อดูว่า NVIDIA สามารถหาวิธีปรับปรุงเวลาแฝงของ PC ได้หรือไม่ นี่คือเมตริกที่ผู้เล่นเกมแข่งขันต้องระวัง แต่ไม่ใช่ทุกคนที่เข้าใจได้ง่าย การขอให้ G-Assist ให้รายงานเวลาแฝงเฉลี่ยเป็นเรื่องง่าย แต่ไม่สามารถให้คำแนะนำเฉพาะเจาะจงใดๆ เพิ่มเติมเพื่อปรับปรุงเมตริกนี้ได้ (และให้การตอบสนองแบบเดียวกันกับที่เราเพิ่งเห็นใน Forza Horizon 5)
ยังคงเป็นเรื่องดี เนื่องจากเราถือว่า NVIDIA ได้ทำการตลาดคุณสมบัติของตนเองได้ดี จน NVIDIA Reflex เป็นคุณสมบัติที่ผู้เล่นเกม FPS ส่วนใหญ่มีแนวโน้มที่จะรู้จัก ดังนั้นจะเกิดอะไรขึ้นหากพวกเขาไม่พบตำแหน่งของตัวเลือกในการตั้งค่าในเกมที่ซับซ้อนของ CS2 และเลือกที่จะถามแชทบอทแทน น่าเสียดายที่มันไม่รู้เลยว่า Reflex เปิดใช้งานอยู่จริง แต่บอกเราว่ามันถูกปิดใช้งาน ฉันเดาว่านั่นเป็นเหตุผลที่เราได้รับการเตือนให้ตรวจสอบข้อผิดพลาด
สถานการณ์อื่นๆ
ในสถานการณ์ต่อไป เรากำลังตรวจสอบแชทบอทเพื่อดูว่าจะสามารถหาวิธีเปิดใช้งาน RTX Video Super Resolution (RTX VSR) ได้หรือไม่ ซึ่งเป็นเทคโนโลยีการอัปสเกลวิดีโอที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงความละเอียดที่มีประสิทธิภาพและลดสิ่งประดิษฐ์จากการบีบอัดในวิดีโอออนไลน์ (เช่น YouTube และ Twitch) ตอนนี้ หากคุณคุ้นเคยกับ League of Legends คุณจะรู้ว่าบางครั้งการต่อสู้เป็นทีมสามารถทำให้หน้าจอรกมากและส่งผลให้เกิดสิ่งประดิษฐ์ทางภาพทั้งหมดที่ปรากฏเป็นพิกเซลเป็นก้อน หรือในสถานการณ์อื่นๆ ที่คุณต้องการให้สตรีม 1080p อัปสเกลเป็นจอภาพ 4K ของคุณ
พูดตามตรง Project G-Assist สามารถหาคุณสมบัติที่เรากำลังมองหาได้ แม้ว่าเราจะไม่ได้ระบุชื่อคุณสมบัติอย่างชัดเจน แต่มันไม่มีความสามารถในการตรวจจับว่าคุณสมบัตินั้นเปิดใช้งานอยู่หรือไม่ (มันจะไม่ใช่เรื่องง่ายสำหรับ G-Assist ในการตรวจสอบการตั้งค่าของ NVIDIA App หรือไม่?)
โอเค นั่นแหละ เราอาจจะขอให้แชทบอทพาเราไปที่หน้าการตั้งค่าโดยตรงเพื่อเปิดใช้งานคุณสมบัติ เพื่อให้โอกาสที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ มันก็ไม่ได้ผลเช่นกัน แชทบอทไม่ได้ให้คำแนะนำเพิ่มเติมใดๆ ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปทุกคนต้องไปที่ Google (ซึ่งในขณะนี้ มีแนวโน้มที่จะให้ผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI อีกด้วย)
เจาะลึก Project G-Assist: ผู้ช่วย AI ของ NVIDIA สามารถบรรลุเป้าหมายได้หรือไม่
Project G-Assist ของ NVIDIA สัญญาว่าจะใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์เพื่อปรับปรุงการจัดการ PC และยกระดับประสบการณ์การเล่นเกม ขับเคลื่อนโดย Meta’s Llama-3.1-8B SLM ที่ทำงานในเครื่อง มีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตั้งค่าระบบ ตรวจสอบประสิทธิภาพ และควบคุมอุปกรณ์ต่อพ่วงผ่านคำสั่งเสียงหรือข้อความ แม้ว่าแนวคิดนี้จะดูน่าสนใจ แต่ประสิทธิภาพจริงยังห่างไกลจากความสมบูรณ์แบบ
ปริศนาการตั้งค่า: อุปสรรคด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์
การตั้งค่า Project G-Assist ทำให้เกิดอุปสรรคหลายประการ ประการแรก ข้อกำหนดสำหรับ RTX 30 series หรือ GPU ที่ใหม่กว่า โดยมี VRAM อย่างน้อย 12GB จำกัดฐานผู้ใช้ที่อาจเกิดขึ้นอย่างมาก ข้อจำกัดนี้ตัดผู้เล่นจำนวนมากที่มี GPU ที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่า รวมถึงเจ้าของ RTX xx60 series จำนวนมาก นอกจากนี้ การพึ่งพาระบบปฏิบัติการและไดรเวอร์เวอร์ชันเฉพาะทำให้เกิดความซับซ้อน
อุปกรณ์ต่อพ่วงที่รองรับยังจำกัดเฉพาะเมนบอร์ด MSI และอุปกรณ์จาก Logitech G, Corsair และ Nanoleaf ซึ่งจำกัดความสามารถในการใช้งานสำหรับผู้ที่ไม่มีฮาร์ดแวร์ของแบรนด์เหล่านี้โดยเฉพาะ
ประสิทธิภาพในโลกแห่งความเป็นจริง: ผลลัพธ์ที่หลากหลาย
ในการทดสอบในโลกแห่งความเป็นจริง Project G-Assist แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ไม่สอดคล้องกันในงานต่างๆ แม้ว่าจะสามารถดึงข้อมูลระบบได้อย่างแม่นยำและตรวจสอบการใช้พลังงานของ GPU แต่ก็มีปัญหาในการจัดการกับคำถามที่ซับซ้อนมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ไม่สามารถระบุความละเอียดที่ถูกต้องของจอภาพ BenQ 4K และมีปัญหาในการให้คำแนะนำเฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับการปรับการตั้งค่าเกมให้เหมาะสม
ในด้านเกม Project G-Assist สามารถเปิดเกมใน Steam ได้ แต่ความสามารถในการใช้งานในการแก้ไขปัญหาด้านประสิทธิภาพมีจำกัด เมื่อ Forza Horizon 5 ประสบปัญหาอัตราเฟรม G-Assist ไม่สามารถวินิจฉัยสาเหตุที่แท้จริงได้ และให้การตอบสนองทั่วไปที่ไม่ได้ช่วยอะไรผู้ใช้มากนัก ในทำนองเดียวกัน ใน Counter-Strike 2 ไม่สามารถให้คำแนะนำเฉพาะเจาะจงใดๆ เกี่ยวกับการลดเวลาแฝง และยังรายงานสถานะของ NVIDIA Reflex อย่างไม่ถูกต้องอีกด้วย
ฟังก์ชันและข้อจำกัดที่ขาดหายไป
ข้อจำกัดของ Project G-Assist ขยายไปไกลกว่าประสิทธิภาพที่ไม่สอดคล้องกัน นอกจากนี้ยังขาดคุณสมบัติที่สำคัญ เช่น ความสามารถในการอ่านการตั้งค่าเกมและตรวจจับสถานะของ RTX Video Super Resolution (RTX VSR) การละเว้นเหล่านี้จำกัดความสามารถในการใช้งานในฐานะผู้ช่วย PC ที่ครอบคลุมอย่างมาก
นอกจากนี้ G-Assist ยังอาศัยโมเดลภาษาที่ทำงานในเครื่อง ซึ่งหมายความว่าต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณจำนวนมาก ในระหว่างการทดสอบ RTX 5090 FE จะใช้พลังงานสูงถึง 350 วัตต์เมื่อใดก็ตามที่แชทบอทสร้างการตอบสนอง ซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาด้านประสิทธิภาพสำหรับผู้ใช้ที่มีฮาร์ดแวร์ที่เก่ากว่าหรือมีประสิทธิภาพน้อยกว่า
การสื่อสารและการจัดการความคาดหวังที่ดีขึ้น
เมื่อพิจารณาจากสถานะปัจจุบัน NVIDIA ควรสื่อสารให้ดีขึ้นว่า Project G-Assist ยังอยู่ในช่วงทดสอบ ฟังก์ชันที่จำกัดและประสิทธิภาพที่ไม่สอดคล้องกันอาจทำให้ผู้ที่คาดหวังประสบการณ์ที่สมบูรณ์แบบยิ่งขึ้นรู้สึกหงุดหงิด ด้วยการเปิดเผยเกี่ยวกับความสามารถปัจจุบันของ G-Assist NVIDIA สามารถกำหนดความคาดหวังที่สมเหตุสมผลและหลีกเลี่ยงความคิดเห็นเชิงลบที่ไม่จำเป็นได้
ศักยภาพในอนาคต: รอดูกันต่อไป
แม้จะมีข้อจำกัด Project G-Assist ยังคงมีศักยภาพในอนาคต เมื่อเทคโนโลยี AI พัฒนาต่อไป NVIDIA สามารถปรับปรุงโมเดลภาษา ขยายฟังก์ชัน และเพิ่มประสิทธิภาพได้ ด้วยการแก้ไขข้อจำกัดในปัจจุบันและเพิ่มคุณสมบัติใหม่ Project G-Assist มีศักยภาพที่จะกลายเป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับผู้ใช้ทั่วไป อย่างไรก็ตาม ยังมีอีกยาวไกลกว่าที่จะบรรลุศักยภาพนั้น
ในขณะนี้ Project G-Assist ให้ความรู้สึกเหมือนเป็นเวอร์ชันภาษาธรรมชาติที่หรูหรากว่าของคอนโซลคำสั่งมากกว่าผู้ช่วย PC ที่ครอบคลุม แม้ว่าอาจสามารถทำงานพื้นฐานบางอย่างได้ แต่ก็ยังไม่สมบูรณ์แบบพอที่จะแก้ไขปัญหาขั้นสูงหรือให้คำแนะนำส่วนบุคคลได้อย่างน่าเชื่อถือ Project G-Assist จะสามารถทำตามสัญญาในการปรับปรุงการจัดการ PC และยกระดับประสบการณ์การเล่นเกมได้อย่างแท้จริงก็ต่อเมื่อได้รับการพัฒนาและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเท่านั้น
อีกประเด็นที่สำคัญที่ต้องแก้ไขคือข้อกำหนดของระบบ เว้นแต่คุณจะมี GPU ระดับไฮเอนด์ที่มี VRAM 12GB ขึ้นไป คุณจะไม่สามารถใช้คุณสมบัตินี้ได้เลย ซึ่งตัดเจ้าของ RTX xx60 series ทั้งหมดออกไป (เว้นแต่คุณจะมี RTX 3060 12GB, RTX 4060 Ti 16GB หรือ RTX 5060 Ti 16GB) ซึ่งมีสัดส่วนอย่างมากของ PC ที่ขับเคลื่อนด้วย NVIDIA ในการสำรวจฮาร์ดแวร์ Steam จำนวนมากที่เราได้เห็นในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ฉันหวังว่าโมเดลภาษาจะสามารถลดขนาดให้พอดีกับ VRAM ขนาด 8GB หรือแม้แต่ 6GB ได้ มิฉะนั้น จะไม่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางเว้นแต่ NVIDIA จะเริ่มใส่ VRAM มากขึ้นใน GPU ตั้งแต่นี้เป็นต้นไป