新型AI系统MLMove，它能够模仿专业《反恐精英：全球攻势》（CS:GO）玩家的移动方式。想象一下，你在游戏中，需要与队友协调行动，比如一起进攻或防守某个区域，MLMove就像是一个虚拟的队友，能够学习并展现出专业玩家的移动策略。
- 项目主页：https://davidbdurst.com/mlmove
- GitHub：https://github.com/David-Durst/csknow
主要功能：
- 模仿人类玩家：MLMove的核心功能是模仿专业CS:GO玩家的移动和定位策略。
- 快速决策：系统能在极短的时间内（0.5毫秒）为游戏中的所有玩家生成移动动作。
主要特点：
- 高效：MLMove非常高效，能够在商业游戏服务器所允许的计算预算内运行。
- 数据驱动：它基于从123小时专业玩家的游戏日志中学习到的策略。
- 用户评估：通过人类评估者判定，MLMove比现有的商业机器人和专家设计的基于规则的移动控制器更像人类。
工作原理：
- 数据收集：首先，研究者们收集了大量专业玩家的游戏数据。
- 模型训练：使用这些数据训练一个基于Transformer的模型，该模型能够预测玩家的移动。
- 实时预测：在游戏中，模型实时预测玩家的移动动作，并以极快的速度进行。
具体应用场景：
- 游戏训练：MLMove可以作为新手玩家的训练伙伴，帮助他们学习游戏策略。
- 团队游戏：对于有经验的玩家，当朋友不可用时，MLMove可以作为队友参与游戏。
- 游戏测试：在游戏开发过程中，MLMove可以用来测试和改进游戏的AI部分。
简而言之，MLMove是一个先进的AI系统，它通过学习专业玩家的行为，能够在CS:GO等团队射击游戏中展现出人类般的协调移动。这对于提高游戏的AI水平，增强玩家体验非常有帮助。
0条评论