电视剧绝战全集

提问人:墨清。     发布日期:2022-09-23 16:35:53     浏览:715

最佳回答

少年三国志战宠详细攻略,少年三国志一经推出就收到广大玩家的热爱,少年三国志战宠详细攻略怎么玩呢?铁骨网小编带大家一起了解下有关少年三国志战宠详细攻略的一些有趣的玩法,希望能够帮助到大家更深入的了解少年三国志战宠详细攻略。一起来看看吧 向左转|向右转 【战宠的获取】 新版本更新之后,每个玩家上线都可领取踏雪鹿一只。 在战宠商店可以刷出战宠碎片,集齐数量即可召唤战宠。 【战宠的种类】 目前开放的战宠有飞电狐、燎原虎、铜甲龟、绝影犬、踏雪鹿。其中飞电狐、燎原虎和绝影犬是纯攻击技能,铜甲龟有减伤技能,踏雪鹿则是治疗技能。 【战宠的培养】 战宠有几个重要的属性:基础属性、星级、技能、神炼阶数; 战

北地地     发表于 2022-09-23 17:50:14

其他回答

机器之心报道

参与:泽南、杜伟

昨天下午,腾讯策略协作型 AI「绝悟」在吉隆坡举办的王者荣耀最高规格电竞赛事 KPL 世冠杯半决赛中,通过了职业选手赛区联队带来的水平测试,升级至电竞职业水平。

「绝悟」是腾讯 AI Lab 与王者荣耀团队共同探索的前沿研究项目,在王者荣耀世界冠军杯半决赛的特设环节中,这一人工智能在职业选手赛区联队带来的 5v5 水平测试中获胜,首次在王者荣耀游戏中击败了现役职业玩家。


AI 虽然一度被人类打团灭了,但是仍然在这场 16 分钟的对决中稳稳拿下了胜利。


2018 年 12 月,在王者荣耀 KPL 秋季决赛期间,腾讯 AI Lab 与王者荣耀共同探索的研究项目——策略协作型 AI「绝悟」首次露面,并接受前职业 KPL 选手、职业解说组成的人类战队(平均水平超过 99% 玩家)的水平测试,最终绝悟获得胜利。昨天,绝悟则是击败了由四名中国选手和一名马来西亚选手组成的职业联队


比赛视频,从 3 分 40 秒开始:




OpenAI Five 在 Dota2 上挑战职业战队失败在先。在比赛之前,研究人员们对「绝悟」有没有信心呢?腾讯 AI Lab 技术团队告诉机器之心:「根据之前的内部基准测试判断,我们认为胜算还是比较大的。但这是「绝悟」第一次接受赛区联队的测试,不到最后一秒,很难说我们是有完全把握的。整场测试里,职业选手表现出非常高的水准,精彩度极高,「绝悟」测试表现中体现的策略和协作能力与日常测试相似,我们也很满意。」


此次,绝悟对阵的五个人类对手均为现役职业玩家:eStar Pro 的兮兮、EMC 的 Sun、Nova 的 Seek、KingZone 的 Night,以及马来西亚选手 M8HEXA 的 Mike。



在比赛中,蓝方为人类战队,红方为绝悟。人类选择了曹操、娜可露露、武则天、狄仁杰和张飞的阵容;而人工智能控制达摩、雅典娜、王昭君、虞姬和牛魔五个英雄。


腾讯 AI Lab 表示,此次比赛是固定的十个英雄,不过职业选手可以自由出装。开发团队希望能在未来不断扩大英雄池的规模。

人机大战对阵双方的阵容。


另一个人们关心的话题是 AI 的手速限制。腾讯 AI Lab 表示,绝悟的设定为跟人类极限手速类似,因为游戏本身普攻和技能都有攻速限制,因此总体是一个相对公平的比赛。


人类拿下一血、团灭 AI,但无济于事


人工智能依靠完全自我博弈形成的战术,与人类玩家大有不同。在比赛中我们可以看到 AI 并不拘泥于上单、中路和下路英雄的不同「职位」,而是致力于打钱效率的最大化,每个英雄获取金币的数量也趋于平均。另一方面,即使是坦克英雄,购买的装备也倾向于攻击性。



开局时「绝悟」没选择传统人类对线走位策略,而是由双 C 位英雄虞姬和王昭君先一起清理中路第一波兵线,压制敌方中辅。之后又转上路压制曹操血线。


与此同时,「绝悟」方雅典娜和牛魔合作拿下己方首个蓝 buff,转战中路击杀小兵补血,再联手拿下己方首个红 buff。


随着比赛的进行,「绝悟」方虞姬、雅典娜和牛魔与「人类」方曹操和武则天展开混战,双方战至上路,曹操越塔强杀虞姬,拿下「人类」方一血。


比赛进行到 4 分 10 秒,「绝悟」方虞姬、王昭君、达摩和牛魔全部压制中路,而「人类」方曹操被杀掉半血,而妮可露露被达摩一个回勾拳击杀,「绝悟」扳回一城。

团队协作:「绝悟」四人追击娜可露露,AI 达摩一脚将娜可露露反踢入 AI 群中,再由四个 AI 完美配合拿下自己的首杀。


之后,「绝悟」方虞姬、王昭君、达摩和牛魔继续抱团上路推进,拿下「人类」方上路二塔;「绝悟」方雅典娜单带下路,被「人类」方狄仁杰和张飞联合击杀。


在比赛进行到第 9 分钟时,人类玩家抓住 AI 打主宰的机会,武则天开大制造了 AI 的一次团灭。然而随后人类玩家并没有将优势转化为胜势——仅仅拆掉了 AI 中路的二塔。


游戏进入中期,人工智能和人类玩家的经济并没有拉开太多。我们看到 AI 的王昭君和牛魔经常会使用大招清兵线——在 AI 的眼里,所有技能都是为奖励机制服务的,重要性没有区别。这一场面此前我们在 OpenAI Five 与人类的比赛中也能看到,所以这一回就连主播们也不再吐槽,转而思考:难道 AI 这么做其实是对的?


......


比赛进行到 15 分 10 秒,来到了本场比赛最精彩的部分。「绝悟」方虞姬、王昭君、达摩和牛魔上路抱团,攻击「人类」方上路一塔,随后双方英雄全部赶到展开混战。


这时,「人类」方武则天放大招,助攻己方狄仁杰击杀掉敌方王昭君,而「绝悟」方虞姬又射杀掉了妮可露露。「绝悟」方牛魔放大助攻己方达摩击杀掉敌方狄仁杰。同时,「绝悟」方雅典娜突进击杀掉敌方武则天。至此,「人类」方英雄只剩下曹操和张飞。


然后,「绝悟」方虞姬顺利击杀掉敌方张飞,而「人类」方曹操回城回血。但曹操一人回天乏力,只能眼睁睁地被「绝悟」方四英雄虐杀掉。


「绝悟」四英雄完美配合,塔下极限击杀。


但在比赛的最后,「人类」方英雄团灭后,「绝悟」再次展示了它人工智能固执的一面:在对方没人,己方兵线已经压到水晶下的时候,却并未选择直接推水晶,而是在计算整体收益后,选择先推掉最后一个高地塔,再推水晶直至胜利。

「人类」英雄团灭后,「绝悟」选择推掉最后一个高地塔。


实现 AI 宏观战略架构


高性能游戏 AI 的研发是算法+算力高度结合,需要极致优化的算力平台和持续改进的优化算法。据腾讯 AI Lab 介绍,绝悟团队部分成员来自围棋 AI「绝艺」的团队,综合了 AI Lab 的科研与工程人才资源,还联合了腾讯技术与工程事业部(TEG)旗下基础架构平台部人才。主要工作包括模型、特征、算力、数据的优化,机器虚拟化、搭建和优化数据处理、并行计算和机器学习训练的平台。


从业余顶尖到职业水平,人工智能究竟经历了怎样的提升?据悉,此次测试的「绝悟」版本建立了基于「观察-行动-奖励」的深度强化学习模型,没有经过人类数据的训练,从白板学习(Tabula Rasa)开始,让 AI 自己与自己对战。


「绝悟」的人工智能模型训练使用 384 块 GPU,8.5 万核 CPU,平均每天自对战局数相当于人类训练 440 年的量,训练周期持续半个月以上。AI 从 0 到 1 摸索成功经验,既学会了如何站位、打野、辅助保护和躲避伤害等游戏常识。更有趣的是,AI 也探索出了不同于人类常规做法的全新策略。团队还创建 One Model 模型提升训练效率、优化通信效率,提升 AI 的团队协作能力,使用零和奖惩机制让 AI 能最大化团队利益,使其打法果断,有舍有得。


AI 打王者荣耀游戏的困难之处,在于需要在不完全信息、高度复杂度的情况下作出复杂快速的决策。在庞大且信息不完备的地图上,10 位参与者要在策略规划、英雄选择、技能应用、路径探索及团队协作上面临大量、不间断、即时的选择,这带来了极为复杂的局面,操作可能性预计高达 10 的 20000 次方,而整个宇宙原子总数也只是 10 的 80 次方。 若 AI 能在如此复杂的环境中,学会像人一样实时感知、分析、理解、推理、决策和行动,就可能在多变、复杂的真实环境中发挥更大作用。因此业界认为下一个 AI 里程碑,可能会在复杂策略游戏中诞生。世界顶级科技公司均在推进此类研究,如谷歌 DeepMind(星际争霸 2)、Facebook(星际争霸 2)及 Open AI(Dota 2)等。 在腾讯 AI Lab 去年提交的论文《Hierarchical Macro Strategy Model for MOBA Game AI》中,我们可以了解到「绝悟」背后的人工智能技术。


研究人员发现建模战略阶段对 MOBA 游戏中 AI 的表现至关重要。然而,教智能体学习宏观战略操作颇具挑战性。首先,从数学上定义宏观战略,如围攻和分线推进就很困难。此外,在 OpenAI Five 的强化学习框架上加入宏观战略需要相应的执行才能获得奖励,但学习宏观战略操作本身就是很复杂的过程。


因此,作者认为监督学习是更好的方案,因为可以充分利用高质量游戏的回放来学习宏观战略以及相应的执行示例。需要注意的是,通过监督学习学到的宏观战略和执行可以进一步作为强化学习的初始策略。


(a) 王者荣耀游戏界面。玩家使用左下角的虚拟键控制移动,用右下角的键控制技能。玩家可以通过屏幕和左上角的小地图来观察环境。(b) MOBA 示例地图。双方队伍分别用蓝色和红色表示,每队拥有 9 个防御塔和 1 个基地。四个野区分别标为 1、2、3、4。


MOBA AI 宏观战略模型的设计灵感来自人类玩家的战略决策方式。在 MOBA 游戏中,经验丰富的人类玩家完全了解游戏的每个阶段,如开启期、对线期、游戏中期和游戏后期。在每个阶段,玩家都要关注游戏地图并根据情况决定将英雄派往何处。例如,在对线期,玩家会将更多的注意力放在自己的线路上,而不是支持队友。但在游戏中期和后期,玩家会更加关注团战地点,向敌方的基地推进。


宏观战略操作过程可以总结为「阶段识别-> 注意力预测→ 执行」。为了建模这一过程,作者提出了一个双层宏观战略架构,如阶段层和注意力层:


阶段层旨在识别当前游戏阶段,这样注意力层就能更清楚地知道应该将注意力放在哪里。

注意力层旨在预测地图上适合派遣英雄的最佳地点。


阶段层和注意力层为宏观执行提供高级指导。下文将详细说明建模细节。宏观模型的网络架构几乎与 OpenAI Five 中用到的结构一样,只不过前者是以监督学习的方式。经过一些小幅修改,作者将其应用到《王者荣耀》中。


分层宏观战略模型的网络架构。


(a)在阶段层中建模的主要资源(即图中圈出的防御塔、基地、龙和暴君)。(b)举例说明阶段层中的标签提取。


对于不同类型的英雄来说,最热点的区域(红圈处)也有所不同。


「绝悟」未来可期


「绝悟」名字寓意绝佳领悟力,其技术研发始于 2017 年 12 月,除了亮相 KPL 赛场之外,「绝悟」的 1v1 版本昨天也在上海举办的国际数码互动娱乐展览会 ChinaJoy 首次对公众亮相,向顶级业余玩家开放为期四天的体验测试。据悉,在首日的 504 场测试中,「绝悟」测试胜率为 99.8%,仅输 1 场(对方为王者荣耀国服第一后羿)。 腾讯表示,在强化学习游戏 AI 方面的研究有助于人类在实现通用人工智能(Artificial General Intelligence,AGI)之路上更进一步。腾讯 AI Lab 近期还将通过论文等形式进一步分享更多技术细节。 「应用上,一方面,『电子竞技』将成为策略协作型 AI『绝悟』未来短期内的主要应用场景。借助在算法和数据方面的优势,AI 可为职业选手提供数据、战略与协作类实时分析与建议,及不同强度与级别的专业陪练,」腾讯 AI Lab 介绍道。「另一方面,依托腾讯的丰富资源,我们将进一步开放研究侧资源给到游戏应用中。」


腾讯表示,还有更多细节,将在 8 月 18 日的王者无限开放计划发布会上分享。



腾讯 AI Lab 一直是强化学习研究的先行者。2016 年起,研发的围棋 AI「绝艺」(Fine Art),现担任中国国家围棋队训练专用 AI ;2017 年,启动「绝悟」研发;2018 年,「绝悟」达到业余顶尖水平,腾讯还在射击类顶级 AI 竞赛 VizDoom 夺冠,并在《星际争霸 2》首先研发出击败内置 AI 的智能体。 腾讯副总裁姚星介绍,「电子竞技」将成为策略协作型 AI「绝悟」未来短期内的主要应用场景。作为数字时代最受年轻人欢迎的运动,电竞已于 2018 年成为亚运会表演项目,中国队参赛获两金一银的成绩。与传统体育项目一样,电竞职业选手也需要手眼脑协调、策略和操作快速反应、团队协作精神及大量刻苦训练。借助在算法和数据方面的优势,AI 可为职业选手提供数据、战略与协作类实时分析与建议,及不同强度与级别的专业陪练。以前沿科技推动电竞专业化发展,AI 或许将在未来推动中国电竞在全球范围内保持领先。 「游戏是对真实世界的一种模拟,一种只有一个具体目标的模拟,这正是人工智能学习的绝佳试验场,」腾讯 AI Lab 表示。「但我们的目标从来都不只是游戏 AI,而是希望 AI 在学习如何做上千个小决定后来达成更大的终极目标。研究上,短期仍希望能将 AI 的策略协作提升到极致水平。随着「绝悟」能力不断提升,我们后续也可能会接受顶级职业战队的测试。」


而长期应用上,「绝悟」将是腾讯攻克 AI 终极研究难题——通用人工智能的关键一步。AGI 代表研发能在通用系统中执行多种复杂命令,达到或超越人类水平的 AI,从『绝艺』到『绝悟』,不断让 AI 从 0 到 1 去学习进化,并发展出一套合理的行为模式,这中间的经验、方法与结论,长期来看,有望在大范围内,如医疗、制造、无人驾驶、农业到智慧城市管理等领域带来更深远的影响。


腾讯AI「绝悟」KPL击败职业玩家联队,晋升王者荣耀电竞职业水平

机器之心报道

参与:泽南、杜伟

昨天下午,腾讯策略协作型 AI「绝悟」在吉隆坡举办的王者荣耀最高规格电竞赛事 KPL 世冠杯半决赛中,通过了职业选手赛区联队带来的水平测试,升级至电竞职业水平。

「绝悟」是腾讯 AI Lab 与王者荣耀团队共同探索的前沿研究项目,在王者荣耀世界冠军杯半决赛的特设环节中,这一人工智能在职业选手赛区联队带来的 5v5 水平测试中获胜,首次在王者荣耀游戏中击败了现役职业玩家。


AI 虽然一度被人类打团灭了,但是仍然在这场 16 分钟的对决中稳稳拿下了胜利。


2018 年 12 月,在王者荣耀 KPL 秋季决赛期间,腾讯 AI Lab 与王者荣耀共同探索的研究项目——策略协作型 AI「绝悟」首次露面,并接受前职业 KPL 选手、职业解说组成的人类战队(平均水平超过 99% 玩家)的水平测试,最终绝悟获得胜利。昨天,绝悟则是击败了由四名中国选手和一名马来西亚选手组成的职业联队


比赛视频,从 3 分 40 秒开始:




OpenAI Five 在 Dota2 上挑战职业战队失败在先。在比赛之前,研究人员们对「绝悟」有没有信心呢?腾讯 AI Lab 技术团队告诉机器之心:「根据之前的内部基准测试判断,我们认为胜算还是比较大的。但这是「绝悟」第一次接受赛区联队的测试,不到最后一秒,很难说我们是有完全把握的。整场测试里,职业选手表现出非常高的水准,精彩度极高,「绝悟」测试表现中体现的策略和协作能力与日常测试相似,我们也很满意。」


此次,绝悟对阵的五个人类对手均为现役职业玩家:eStar Pro 的兮兮、EMC 的 Sun、Nova 的 Seek、KingZone 的 Night,以及马来西亚选手 M8HEXA 的 Mike。



在比赛中,蓝方为人类战队,红方为绝悟。人类选择了曹操、娜可露露、武则天、狄仁杰和张飞的阵容;而人工智能控制达摩、雅典娜、王昭君、虞姬和牛魔五个英雄。


腾讯 AI Lab 表示,此次比赛是固定的十个英雄,不过职业选手可以自由出装。开发团队希望能在未来不断扩大英雄池的规模。

人机大战对阵双方的阵容。


另一个人们关心的话题是 AI 的手速限制。腾讯 AI Lab 表示,绝悟的设定为跟人类极限手速类似,因为游戏本身普攻和技能都有攻速限制,因此总体是一个相对公平的比赛。


人类拿下一血、团灭 AI,但无济于事


人工智能依靠完全自我博弈形成的战术,与人类玩家大有不同。在比赛中我们可以看到 AI 并不拘泥于上单、中路和下路英雄的不同「职位」,而是致力于打钱效率的最大化,每个英雄获取金币的数量也趋于平均。另一方面,即使是坦克英雄,购买的装备也倾向于攻击性。



开局时「绝悟」没选择传统人类对线走位策略,而是由双 C 位英雄虞姬和王昭君先一起清理中路第一波兵线,压制敌方中辅。之后又转上路压制曹操血线。


与此同时,「绝悟」方雅典娜和牛魔合作拿下己方首个蓝 buff,转战中路击杀小兵补血,再联手拿下己方首个红 buff。


随着比赛的进行,「绝悟」方虞姬、雅典娜和牛魔与「人类」方曹操和武则天展开混战,双方战至上路,曹操越塔强杀虞姬,拿下「人类」方一血。


比赛进行到 4 分 10 秒,「绝悟」方虞姬、王昭君、达摩和牛魔全部压制中路,而「人类」方曹操被杀掉半血,而妮可露露被达摩一个回勾拳击杀,「绝悟」扳回一城。

团队协作:「绝悟」四人追击娜可露露,AI 达摩一脚将娜可露露反踢入 AI 群中,再由四个 AI 完美配合拿下自己的首杀。


之后,「绝悟」方虞姬、王昭君、达摩和牛魔继续抱团上路推进,拿下「人类」方上路二塔;「绝悟」方雅典娜单带下路,被「人类」方狄仁杰和张飞联合击杀。


在比赛进行到第 9 分钟时,人类玩家抓住 AI 打主宰的机会,武则天开大制造了 AI 的一次团灭。然而随后人类玩家并没有将优势转化为胜势——仅仅拆掉了 AI 中路的二塔。


游戏进入中期,人工智能和人类玩家的经济并没有拉开太多。我们看到 AI 的王昭君和牛魔经常会使用大招清兵线——在 AI 的眼里,所有技能都是为奖励机制服务的,重要性没有区别。这一场面此前我们在 OpenAI Five 与人类的比赛中也能看到,所以这一回就连主播们也不再吐槽,转而思考:难道 AI 这么做其实是对的?


......


比赛进行到 15 分 10 秒,来到了本场比赛最精彩的部分。「绝悟」方虞姬、王昭君、达摩和牛魔上路抱团,攻击「人类」方上路一塔,随后双方英雄全部赶到展开混战。


这时,「人类」方武则天放大招,助攻己方狄仁杰击杀掉敌方王昭君,而「绝悟」方虞姬又射杀掉了妮可露露。「绝悟」方牛魔放大助攻己方达摩击杀掉敌方狄仁杰。同时,「绝悟」方雅典娜突进击杀掉敌方武则天。至此,「人类」方英雄只剩下曹操和张飞。


然后,「绝悟」方虞姬顺利击杀掉敌方张飞,而「人类」方曹操回城回血。但曹操一人回天乏力,只能眼睁睁地被「绝悟」方四英雄虐杀掉。


「绝悟」四英雄完美配合,塔下极限击杀。


但在比赛的最后,「人类」方英雄团灭后,「绝悟」再次展示了它人工智能固执的一面:在对方没人,己方兵线已经压到水晶下的时候,却并未选择直接推水晶,而是在计算整体收益后,选择先推掉最后一个高地塔,再推水晶直至胜利。

「人类」英雄团灭后,「绝悟」选择推掉最后一个高地塔。


实现 AI 宏观战略架构


高性能游戏 AI 的研发是算法+算力高度结合,需要极致优化的算力平台和持续改进的优化算法。据腾讯 AI Lab 介绍,绝悟团队部分成员来自围棋 AI「绝艺」的团队,综合了 AI Lab 的科研与工程人才资源,还联合了腾讯技术与工程事业部(TEG)旗下基础架构平台部人才。主要工作包括模型、特征、算力、数据的优化,机器虚拟化、搭建和优化数据处理、并行计算和机器学习训练的平台。


从业余顶尖到职业水平,人工智能究竟经历了怎样的提升?据悉,此次测试的「绝悟」版本建立了基于「观察-行动-奖励」的深度强化学习模型,没有经过人类数据的训练,从白板学习(Tabula Rasa)开始,让 AI 自己与自己对战。


「绝悟」的人工智能模型训练使用 384 块 GPU,8.5 万核 CPU,平均每天自对战局数相当于人类训练 440 年的量,训练周期持续半个月以上。AI 从 0 到 1 摸索成功经验,既学会了如何站位、打野、辅助保护和躲避伤害等游戏常识。更有趣的是,AI 也探索出了不同于人类常规做法的全新策略。团队还创建 One Model 模型提升训练效率、优化通信效率,提升 AI 的团队协作能力,使用零和奖惩机制让 AI 能最大化团队利益,使其打法果断,有舍有得。


AI 打王者荣耀游戏的困难之处,在于需要在不完全信息、高度复杂度的情况下作出复杂快速的决策。在庞大且信息不完备的地图上,10 位参与者要在策略规划、英雄选择、技能应用、路径探索及团队协作上面临大量、不间断、即时的选择,这带来了极为复杂的局面,操作可能性预计高达 10 的 20000 次方,而整个宇宙原子总数也只是 10 的 80 次方。 若 AI 能在如此复杂的环境中,学会像人一样实时感知、分析、理解、推理、决策和行动,就可能在多变、复杂的真实环境中发挥更大作用。因此业界认为下一个 AI 里程碑,可能会在复杂策略游戏中诞生。世界顶级科技公司均在推进此类研究,如谷歌 DeepMind(星际争霸 2)、Facebook(星际争霸 2)及 Open AI(Dota 2)等。 在腾讯 AI Lab 去年提交的论文《Hierarchical Macro Strategy Model for MOBA Game AI》中,我们可以了解到「绝悟」背后的人工智能技术。


研究人员发现建模战略阶段对 MOBA 游戏中 AI 的表现至关重要。然而,教智能体学习宏观战略操作颇具挑战性。首先,从数学上定义宏观战略,如围攻和分线推进就很困难。此外,在 OpenAI Five 的强化学习框架上加入宏观战略需要相应的执行才能获得奖励,但学习宏观战略操作本身就是很复杂的过程。


因此,作者认为监督学习是更好的方案,因为可以充分利用高质量游戏的回放来学习宏观战略以及相应的执行示例。需要注意的是,通过监督学习学到的宏观战略和执行可以进一步作为强化学习的初始策略。


(a) 王者荣耀游戏界面。玩家使用左下角的虚拟键控制移动,用右下角的键控制技能。玩家可以通过屏幕和左上角的小地图来观察环境。(b) MOBA 示例地图。双方队伍分别用蓝色和红色表示,每队拥有 9 个防御塔和 1 个基地。四个野区分别标为 1、2、3、4。


MOBA AI 宏观战略模型的设计灵感来自人类玩家的战略决策方式。在 MOBA 游戏中,经验丰富的人类玩家完全了解游戏的每个阶段,如开启期、对线期、游戏中期和游戏后期。在每个阶段,玩家都要关注游戏地图并根据情况决定将英雄派往何处。例如,在对线期,玩家会将更多的注意力放在自己的线路上,而不是支持队友。但在游戏中期和后期,玩家会更加关注团战地点,向敌方的基地推进。


宏观战略操作过程可以总结为「阶段识别-> 注意力预测→ 执行」。为了建模这一过程,作者提出了一个双层宏观战略架构,如阶段层和注意力层:


阶段层旨在识别当前游戏阶段,这样注意力层就能更清楚地知道应该将注意力放在哪里。

注意力层旨在预测地图上适合派遣英雄的最佳地点。


阶段层和注意力层为宏观执行提供高级指导。下文将详细说明建模细节。宏观模型的网络架构几乎与 OpenAI Five 中用到的结构一样,只不过前者是以监督学习的方式。经过一些小幅修改,作者将其应用到《王者荣耀》中。


分层宏观战略模型的网络架构。


(a)在阶段层中建模的主要资源(即图中圈出的防御塔、基地、龙和暴君)。(b)举例说明阶段层中的标签提取。


对于不同类型的英雄来说,最热点的区域(红圈处)也有所不同。


「绝悟」未来可期


「绝悟」名字寓意绝佳领悟力,其技术研发始于 2017 年 12 月,除了亮相 KPL 赛场之外,「绝悟」的 1v1 版本昨天也在上海举办的国际数码互动娱乐展览会 ChinaJoy 首次对公众亮相,向顶级业余玩家开放为期四天的体验测试。据悉,在首日的 504 场测试中,「绝悟」测试胜率为 99.8%,仅输 1 场(对方为王者荣耀国服第一后羿)。 腾讯表示,在强化学习游戏 AI 方面的研究有助于人类在实现通用人工智能(Artificial General Intelligence,AGI)之路上更进一步。腾讯 AI Lab 近期还将通过论文等形式进一步分享更多技术细节。 「应用上,一方面,『电子竞技』将成为策略协作型 AI『绝悟』未来短期内的主要应用场景。借助在算法和数据方面的优势,AI 可为职业选手提供数据、战略与协作类实时分析与建议,及不同强度与级别的专业陪练,」腾讯 AI Lab 介绍道。「另一方面,依托腾讯的丰富资源,我们将进一步开放研究侧资源给到游戏应用中。」


腾讯表示,还有更多细节,将在 8 月 18 日的王者无限开放计划发布会上分享。



腾讯 AI Lab 一直是强化学习研究的先行者。2016 年起,研发的围棋 AI「绝艺」(Fine Art),现担任中国国家围棋队训练专用 AI ;2017 年,启动「绝悟」研发;2018 年,「绝悟」达到业余顶尖水平,腾讯还在射击类顶级 AI 竞赛 VizDoom 夺冠,并在《星际争霸 2》首先研发出击败内置 AI 的智能体。 腾讯副总裁姚星介绍,「电子竞技」将成为策略协作型 AI「绝悟」未来短期内的主要应用场景。作为数字时代最受年轻人欢迎的运动,电竞已于 2018 年成为亚运会表演项目,中国队参赛获两金一银的成绩。与传统体育项目一样,电竞职业选手也需要手眼脑协调、策略和操作快速反应、团队协作精神及大量刻苦训练。借助在算法和数据方面的优势,AI 可为职业选手提供数据、战略与协作类实时分析与建议,及不同强度与级别的专业陪练。以前沿科技推动电竞专业化发展,AI 或许将在未来推动中国电竞在全球范围内保持领先。 「游戏是对真实世界的一种模拟,一种只有一个具体目标的模拟,这正是人工智能学习的绝佳试验场,」腾讯 AI Lab 表示。「但我们的目标从来都不只是游戏 AI,而是希望 AI 在学习如何做上千个小决定后来达成更大的终极目标。研究上,短期仍希望能将 AI 的策略协作提升到极致水平。随着「绝悟」能力不断提升,我们后续也可能会接受顶级职业战队的测试。」


而长期应用上,「绝悟」将是腾讯攻克 AI 终极研究难题——通用人工智能的关键一步。AGI 代表研发能在通用系统中执行多种复杂命令,达到或超越人类水平的 AI,从『绝艺』到『绝悟』,不断让 AI 从 0 到 1 去学习进化,并发展出一套合理的行为模式,这中间的经验、方法与结论,长期来看,有望在大范围内,如医疗、制造、无人驾驶、农业到智慧城市管理等领域带来更深远的影响。


腾讯AI「绝悟」KPL击败职业玩家联队,晋升王者荣耀电竞职业水平

机器之心报道

参与:泽南、杜伟

昨天下午,腾讯策略协作型 AI「绝悟」在吉隆坡举办的王者荣耀最高规格电竞赛事 KPL 世冠杯半决赛中,通过了职业选手赛区联队带来的水平测试,升级至电竞职业水平。

「绝悟」是腾讯 AI Lab 与王者荣耀团队共同探索的前沿研究项目,在王者荣耀世界冠军杯半决赛的特设环节中,这一人工智能在职业选手赛区联队带来的 5v5 水平测试中获胜,首次在王者荣耀游戏中击败了现役职业玩家。


AI 虽然一度被人类打团灭了,但是仍然在这场 16 分钟的对决中稳稳拿下了胜利。


2018 年 12 月,在王者荣耀 KPL 秋季决赛期间,腾讯 AI Lab 与王者荣耀共同探索的研究项目——策略协作型 AI「绝悟」首次露面,并接受前职业 KPL 选手、职业解说组成的人类战队(平均水平超过 99% 玩家)的水平测试,最终绝悟获得胜利。昨天,绝悟则是击败了由四名中国选手和一名马来西亚选手组成的职业联队


比赛视频,从 3 分 40 秒开始:




OpenAI Five 在 Dota2 上挑战职业战队失败在先。在比赛之前,研究人员们对「绝悟」有没有信心呢?腾讯 AI Lab 技术团队告诉机器之心:「根据之前的内部基准测试判断,我们认为胜算还是比较大的。但这是「绝悟」第一次接受赛区联队的测试,不到最后一秒,很难说我们是有完全把握的。整场测试里,职业选手表现出非常高的水准,精彩度极高,「绝悟」测试表现中体现的策略和协作能力与日常测试相似,我们也很满意。」


此次,绝悟对阵的五个人类对手均为现役职业玩家:eStar Pro 的兮兮、EMC 的 Sun、Nova 的 Seek、KingZone 的 Night,以及马来西亚选手 M8HEXA 的 Mike。



在比赛中,蓝方为人类战队,红方为绝悟。人类选择了曹操、娜可露露、武则天、狄仁杰和张飞的阵容;而人工智能控制达摩、雅典娜、王昭君、虞姬和牛魔五个英雄。


腾讯 AI Lab 表示,此次比赛是固定的十个英雄,不过职业选手可以自由出装。开发团队希望能在未来不断扩大英雄池的规模。

人机大战对阵双方的阵容。


另一个人们关心的话题是 AI 的手速限制。腾讯 AI Lab 表示,绝悟的设定为跟人类极限手速类似,因为游戏本身普攻和技能都有攻速限制,因此总体是一个相对公平的比赛。


人类拿下一血、团灭 AI,但无济于事


人工智能依靠完全自我博弈形成的战术,与人类玩家大有不同。在比赛中我们可以看到 AI 并不拘泥于上单、中路和下路英雄的不同「职位」,而是致力于打钱效率的最大化,每个英雄获取金币的数量也趋于平均。另一方面,即使是坦克英雄,购买的装备也倾向于攻击性。



开局时「绝悟」没选择传统人类对线走位策略,而是由双 C 位英雄虞姬和王昭君先一起清理中路第一波兵线,压制敌方中辅。之后又转上路压制曹操血线。


与此同时,「绝悟」方雅典娜和牛魔合作拿下己方首个蓝 buff,转战中路击杀小兵补血,再联手拿下己方首个红 buff。


随着比赛的进行,「绝悟」方虞姬、雅典娜和牛魔与「人类」方曹操和武则天展开混战,双方战至上路,曹操越塔强杀虞姬,拿下「人类」方一血。


比赛进行到 4 分 10 秒,「绝悟」方虞姬、王昭君、达摩和牛魔全部压制中路,而「人类」方曹操被杀掉半血,而妮可露露被达摩一个回勾拳击杀,「绝悟」扳回一城。

团队协作:「绝悟」四人追击娜可露露,AI 达摩一脚将娜可露露反踢入 AI 群中,再由四个 AI 完美配合拿下自己的首杀。


之后,「绝悟」方虞姬、王昭君、达摩和牛魔继续抱团上路推进,拿下「人类」方上路二塔;「绝悟」方雅典娜单带下路,被「人类」方狄仁杰和张飞联合击杀。


在比赛进行到第 9 分钟时,人类玩家抓住 AI 打主宰的机会,武则天开大制造了 AI 的一次团灭。然而随后人类玩家并没有将优势转化为胜势——仅仅拆掉了 AI 中路的二塔。


游戏进入中期,人工智能和人类玩家的经济并没有拉开太多。我们看到 AI 的王昭君和牛魔经常会使用大招清兵线——在 AI 的眼里,所有技能都是为奖励机制服务的,重要性没有区别。这一场面此前我们在 OpenAI Five 与人类的比赛中也能看到,所以这一回就连主播们也不再吐槽,转而思考:难道 AI 这么做其实是对的?


......


比赛进行到 15 分 10 秒,来到了本场比赛最精彩的部分。「绝悟」方虞姬、王昭君、达摩和牛魔上路抱团,攻击「人类」方上路一塔,随后双方英雄全部赶到展开混战。


这时,「人类」方武则天放大招,助攻己方狄仁杰击杀掉敌方王昭君,而「绝悟」方虞姬又射杀掉了妮可露露。「绝悟」方牛魔放大助攻己方达摩击杀掉敌方狄仁杰。同时,「绝悟」方雅典娜突进击杀掉敌方武则天。至此,「人类」方英雄只剩下曹操和张飞。


然后,「绝悟」方虞姬顺利击杀掉敌方张飞,而「人类」方曹操回城回血。但曹操一人回天乏力,只能眼睁睁地被「绝悟」方四英雄虐杀掉。


「绝悟」四英雄完美配合,塔下极限击杀。


但在比赛的最后,「人类」方英雄团灭后,「绝悟」再次展示了它人工智能固执的一面:在对方没人,己方兵线已经压到水晶下的时候,却并未选择直接推水晶,而是在计算整体收益后,选择先推掉最后一个高地塔,再推水晶直至胜利。

「人类」英雄团灭后,「绝悟」选择推掉最后一个高地塔。


实现 AI 宏观战略架构


高性能游戏 AI 的研发是算法+算力高度结合,需要极致优化的算力平台和持续改进的优化算法。据腾讯 AI Lab 介绍,绝悟团队部分成员来自围棋 AI「绝艺」的团队,综合了 AI Lab 的科研与工程人才资源,还联合了腾讯技术与工程事业部(TEG)旗下基础架构平台部人才。主要工作包括模型、特征、算力、数据的优化,机器虚拟化、搭建和优化数据处理、并行计算和机器学习训练的平台。


从业余顶尖到职业水平,人工智能究竟经历了怎样的提升?据悉,此次测试的「绝悟」版本建立了基于「观察-行动-奖励」的深度强化学习模型,没有经过人类数据的训练,从白板学习(Tabula Rasa)开始,让 AI 自己与自己对战。


「绝悟」的人工智能模型训练使用 384 块 GPU,8.5 万核 CPU,平均每天自对战局数相当于人类训练 440 年的量,训练周期持续半个月以上。AI 从 0 到 1 摸索成功经验,既学会了如何站位、打野、辅助保护和躲避伤害等游戏常识。更有趣的是,AI 也探索出了不同于人类常规做法的全新策略。团队还创建 One Model 模型提升训练效率、优化通信效率,提升 AI 的团队协作能力,使用零和奖惩机制让 AI 能最大化团队利益,使其打法果断,有舍有得。


AI 打王者荣耀游戏的困难之处,在于需要在不完全信息、高度复杂度的情况下作出复杂快速的决策。在庞大且信息不完备的地图上,10 位参与者要在策略规划、英雄选择、技能应用、路径探索及团队协作上面临大量、不间断、即时的选择,这带来了极为复杂的局面,操作可能性预计高达 10 的 20000 次方,而整个宇宙原子总数也只是 10 的 80 次方。 若 AI 能在如此复杂的环境中,学会像人一样实时感知、分析、理解、推理、决策和行动,就可能在多变、复杂的真实环境中发挥更大作用。因此业界认为下一个 AI 里程碑,可能会在复杂策略游戏中诞生。世界顶级科技公司均在推进此类研究,如谷歌 DeepMind(星际争霸 2)、Facebook(星际争霸 2)及 Open AI(Dota 2)等。 在腾讯 AI Lab 去年提交的论文《Hierarchical Macro Strategy Model for MOBA Game AI》中,我们可以了解到「绝悟」背后的人工智能技术。


研究人员发现建模战略阶段对 MOBA 游戏中 AI 的表现至关重要。然而,教智能体学习宏观战略操作颇具挑战性。首先,从数学上定义宏观战略,如围攻和分线推进就很困难。此外,在 OpenAI Five 的强化学习框架上加入宏观战略需要相应的执行才能获得奖励,但学习宏观战略操作本身就是很复杂的过程。


因此,作者认为监督学习是更好的方案,因为可以充分利用高质量游戏的回放来学习宏观战略以及相应的执行示例。需要注意的是,通过监督学习学到的宏观战略和执行可以进一步作为强化学习的初始策略。


(a) 王者荣耀游戏界面。玩家使用左下角的虚拟键控制移动,用右下角的键控制技能。玩家可以通过屏幕和左上角的小地图来观察环境。(b) MOBA 示例地图。双方队伍分别用蓝色和红色表示,每队拥有 9 个防御塔和 1 个基地。四个野区分别标为 1、2、3、4。


MOBA AI 宏观战略模型的设计灵感来自人类玩家的战略决策方式。在 MOBA 游戏中,经验丰富的人类玩家完全了解游戏的每个阶段,如开启期、对线期、游戏中期和游戏后期。在每个阶段,玩家都要关注游戏地图并根据情况决定将英雄派往何处。例如,在对线期,玩家会将更多的注意力放在自己的线路上,而不是支持队友。但在游戏中期和后期,玩家会更加关注团战地点,向敌方的基地推进。


宏观战略操作过程可以总结为「阶段识别-> 注意力预测→ 执行」。为了建模这一过程,作者提出了一个双层宏观战略架构,如阶段层和注意力层:


阶段层旨在识别当前游戏阶段,这样注意力层就能更清楚地知道应该将注意力放在哪里。

注意力层旨在预测地图上适合派遣英雄的最佳地点。


阶段层和注意力层为宏观执行提供高级指导。下文将详细说明建模细节。宏观模型的网络架构几乎与 OpenAI Five 中用到的结构一样,只不过前者是以监督学习的方式。经过一些小幅修改,作者将其应用到《王者荣耀》中。


分层宏观战略模型的网络架构。


(a)在阶段层中建模的主要资源(即图中圈出的防御塔、基地、龙和暴君)。(b)举例说明阶段层中的标签提取。


对于不同类型的英雄来说,最热点的区域(红圈处)也有所不同。


「绝悟」未来可期


「绝悟」名字寓意绝佳领悟力,其技术研发始于 2017 年 12 月,除了亮相 KPL 赛场之外,「绝悟」的 1v1 版本昨天也在上海举办的国际数码互动娱乐展览会 ChinaJoy 首次对公众亮相,向顶级业余玩家开放为期四天的体验测试。据悉,在首日的 504 场测试中,「绝悟」测试胜率为 99.8%,仅输 1 场(对方为王者荣耀国服第一后羿)。 腾讯表示,在强化学习游戏 AI 方面的研究有助于人类在实现通用人工智能(Artificial General Intelligence,AGI)之路上更进一步。腾讯 AI Lab 近期还将通过论文等形式进一步分享更多技术细节。 「应用上,一方面,『电子竞技』将成为策略协作型 AI『绝悟』未来短期内的主要应用场景。借助在算法和数据方面的优势,AI 可为职业选手提供数据、战略与协作类实时分析与建议,及不同强度与级别的专业陪练,」腾讯 AI Lab 介绍道。「另一方面,依托腾讯的丰富资源,我们将进一步开放研究侧资源给到游戏应用中。」


腾讯表示,还有更多细节,将在 8 月 18 日的王者无限开放计划发布会上分享。



腾讯 AI Lab 一直是强化学习研究的先行者。2016 年起,研发的围棋 AI「绝艺」(Fine Art),现担任中国国家围棋队训练专用 AI ;2017 年,启动「绝悟」研发;2018 年,「绝悟」达到业余顶尖水平,腾讯还在射击类顶级 AI 竞赛 VizDoom 夺冠,并在《星际争霸 2》首先研发出击败内置 AI 的智能体。 腾讯副总裁姚星介绍,「电子竞技」将成为策略协作型 AI「绝悟」未来短期内的主要应用场景。作为数字时代最受年轻人欢迎的运动,电竞已于 2018 年成为亚运会表演项目,中国队参赛获两金一银的成绩。与传统体育项目一样,电竞职业选手也需要手眼脑协调、策略和操作快速反应、团队协作精神及大量刻苦训练。借助在算法和数据方面的优势,AI 可为职业选手提供数据、战略与协作类实时分析与建议,及不同强度与级别的专业陪练。以前沿科技推动电竞专业化发展,AI 或许将在未来推动中国电竞在全球范围内保持领先。 「游戏是对真实世界的一种模拟,一种只有一个具体目标的模拟,这正是人工智能学习的绝佳试验场,」腾讯 AI Lab 表示。「但我们的目标从来都不只是游戏 AI,而是希望 AI 在学习如何做上千个小决定后来达成更大的终极目标。研究上,短期仍希望能将 AI 的策略协作提升到极致水平。随着「绝悟」能力不断提升,我们后续也可能会接受顶级职业战队的测试。」


而长期应用上,「绝悟」将是腾讯攻克 AI 终极研究难题——通用人工智能的关键一步。AGI 代表研发能在通用系统中执行多种复杂命令,达到或超越人类水平的 AI,从『绝艺』到『绝悟』,不断让 AI 从 0 到 1 去学习进化,并发展出一套合理的行为模式,这中间的经验、方法与结论,长期来看,有望在大范围内,如医疗、制造、无人驾驶、农业到智慧城市管理等领域带来更深远的影响。


腾讯AI「绝悟」KPL击败职业玩家联队,晋升王者荣耀电竞职业水平

在少年三国志中飞电狐是游戏中新增的一只战宠,通常来说飞电狐能够帮助玩家提升很多的战斗力。但是也有不少玩家在犹豫到底要不要去培养,下面小编就跟大家详细介绍一下飞电狐的基本属性,不清楚的玩家一起来看看吧。

飞电狐基本属性介绍

攻击:888

很忙:8880

物防:444

法防:444

【飞电狐的技能】

普攻:对敌方全体造成31%的伤害

技能:对敌方全体造成85%的伤害,每次行动有35%概率释放

飞电狐的技能简单粗暴,全部是全体伤害技能,主角攻击力和战宠攻击力越高,伤害就越高;宠物升星可以提升技能释放的几率,当飞电狐升至三星时,还会给敌方加一个造成伤害减少15%的减益buff,持续1回合;升至五星时,这个减益buff会使敌方造成的伤害减少25%,释放几率提高到50%,既有成吨的伤害,也间接对己方起到了保护作用。

【飞电狐的神炼】

飞电狐的神炼是为全部位置的武将提升伤害百分比加成和攻击加成,神炼到高阶还可以百分比增加宠物的全属性! 在实战中,飞电狐不仅有最优秀的站位加成(神炼属性),更兼有强大的限制对方输出的能力(满级技能特效能试对面造成的伤害降低25%),且当主角培养起来以后,狐狸的输出相当不俗,是目前最强大的宠物。宠物的资源主要在百战沙场玩法产出,资源可以在宠物商店消费,技能的触发几率可以通过升星来提高,平时注意多收集同名战宠碎片。

飞电狐总的来说小编觉得还是值得培养的,因为它给玩家带来的增益明显比较多。好了,以上攻略希望能帮助到大家,最后祝大家在游戏中玩得愉快。

更多相关资讯攻略请关注:少年三国志专题

《少年三国志》飞电狐怎么样 战宠飞电狐属性技能介绍

今天为大家带来的是嘣战纪电兔喵喵子攻略,电兔喵喵子好用吗?电兔喵喵子怎么搭配芯片?感兴趣的小伙伴一起来看看吧。

电兔喵喵子攻略

角色评价

兼有近战、输出,无特殊攻击机制。

优势:开大时无敌并打断敌人,伤害可观;不错的攻击和生命;是妹子XD;作为潮甲的高颜值。

不足:攻速较慢;大招范围小,无法伤害上下两侧和背后的敌人。

可选配合:远程输出或控制;大招范围较大的近战比如她的CP。

芯片搭配

3灵能1攻速1吸血5攻击。

电喵首先赢在了颜值!不管在设定上还是在实际中她都是比较强力的,我的电喵100级攻击大概210+,血量7700+,让她一个人打一会三测的5图或者应付一两只螃蟹问题都不大的~大很帅,伤害也很不错还带打断。潮甲共通的缺点是攻速比较慢所以攻速芯片不可或缺,以及电喵的大范围异常的小,上下和背后都打不到,十分尴尬,技能描述里的“对前方敌人造成伤害”非常准确。还有一段后摇,很容易被抓住时机攻击,所以电喵比起控制还是更适合做输出,同时比较需要控制来配合。

嘣战纪电兔喵喵子攻略 电兔喵喵子怎么样

电视剧春哥,电影星爷

午餐肉十级爱好     发表于 2022-09-23 17:04:41

仅在联通网络下,使用腾讯应用专属流量免费。具体享受专属流量特权的腾讯游戏包含:游戏、降龙、牧场、全民农场、全民水浒、全民飞机大战、全民闯天下、全民超神、全名枪王、天天德州、 天天象棋、天天爱消除、天天星连萌、天天酷跑、天天来塔防、天天炫斗、天天富翁、天天风之旅、欢乐麻将全集、欢乐斗地主(腾讯)、欢乐西游、欢乐王国、手游、潮爆三国、穿越火线、火影忍者手游、 九龙战、进击的女神、节奏大师、雷霆战机、勇者大冒险、脑力达人、企鹅电竞、拳皇、奇迹暖暖、热血传奇、蜀山传奇、糖果传奇、我叫、 绝地求生:刺激战场、乱世王者、消除者联盟、绝地求生:全军出击、王者荣耀、驯龙战

小雅     发表于 2022-09-23 17:30:49

由北京稻草熊影视出品,根据李善基的小说蜀山剑侠传改编,由吴奇隆、陈伟霆 、赵丽颖等人联袂演出的蜀山战纪之剑侠传奇筹备工作已进入冲刺阶段;蜀山战纪之剑侠传奇是北京稻草熊影视 继新白发魔女传、向着幸福前进、犀利仁师后又一部重点影视项目。这不仅仅是一部电视剧,还是稻草熊影业公司将打造超级(知识产权)概念,从电影、电视剧、网剧、动漫、手游、电商,六纬度立体拓展娱乐全产业链商业价值,斥资数亿元缔造的全新奇迹。

星术一仙     发表于 2022-09-23 17:32:36

米勒山谷狼人只有三代,剩下的几代几代都是瞎搞的。。。新月狼人中文全集包含了所有常用角色和电竞角色如狼美人恶魔魅魔等,而且规则是大陆竞赛规则,比较平衡。很多乱七八糟的狼人根本就是没有平衡性的村规。

(。ò ∀ ó。)     发表于 2022-09-23 17:37:35

绝影,乌骓,爪黄飞电,赤兔马, 的卢,大宛,汗血

珊珊     发表于 2022-09-23 17:47:13

最近新出的《亲爱的,热爱的》是一个关于电竞,追梦类的电视剧,《陈情令》个人也比较喜欢这个电视剧

SKnote     发表于 2022-09-23 18:13:08

说白了,电鱼危害不大,电晕了十几秒又活了,而且也没见绝种过,反倒是有点越电越多的迹象,毒鱼更绝,毒鱼还没什么,过一年半载又恢复差不多了,最绝的还是水体污染。我这里每个月都有人电鱼几次,鱼还是一样,大多是虾虎鱼和马口(小溪)然后去年一半年上游搞了个养猪场,直接排水里,鱼少了很多,电鱼的都不去电了,一是没鱼,二是水脏,厚厚一层泥,实际上是粪便沉积物。不管工厂还是养殖场,都比电鱼毒鱼更绝,电鱼毒鱼还能恢复,污染了,不停办就一直绝种下去。

姗蝈     发表于 2022-09-23 19:08:18

亮剑,虽然是电视剧。但是我觉得比大多数电影都真实好看

奥利奥扭不开     发表于 2022-09-23 16:53:32

我的童年根本没有电视剧,电影都一年还看不上一次,所以没有忘不掉的电视剧也没有喜欢的电视剧。

永青     发表于 2022-09-23 16:58:22

推荐游戏