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穷追猛打,善于突破中场,短传球流云流水,几乎没有破绽… …

去年12月,谷歌与英超曼彻斯特城合作,在kaggle平台举办了首届ai足球世界杯,汇聚了1138只球队进行竞争。 其中,新闻网伏羲强化学习团队表现出色,获得亚军; 其与职业教练相近的ai战略部署能力,向主办方展示了ai+足球的巨大潜力。

“网易伏羲“球技”惊艳领域:AI足球布阵能力已接近专业教练”

最近,新闻网站伏羲受邀与顶级曼彻斯特城俱乐部、谷歌、kaggle等领域的高管进行深入交流,分享了比赛中使用的技术框架和训练方法,共同探讨了ai技术在足球行业的应用方向。

(新闻网站伏羲强化学习队(蓝队)在决赛中率先进球)

(这次比赛竞争激烈,有世界1138支队伍参加)

据悉,此次比赛在谷歌搜索谷歌加强学习环境中进行,参赛队伍在11名特工中可以控制1名个别特工。 比赛涉及很多复杂的团队合作和战略变化,并且每个团队在强化学习上有所建树,如长时间决策( long time horizon )、稀疏奖励( sparse reward )、多代理( multi-agent )等

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在信息发布会上,主办方认为,新闻网站伏羲ai使用的战略已经非常接近职业教练的做法,有能力在虚拟环境中模拟实际的足球比赛战略。 然后,新闻网站伏羲的ai选手踢出了自己的风格。 中场迅速突破,短传配合进攻,最终进球。

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(新闻网站伏羲的短集() ) ) ) ) )。

新闻网站“伏羲ai”的接球专业的做法也给主办者留下了深刻的印象。 根据曼彻斯特城市俱乐部母公司城市足球集团的数据,技术教练brian prestidge表示,新闻网站伏羲ai使用的定位战略与现实比赛中职业教练的定位战略非常相似。

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ai不仅仅像人类专业队一样,储备了擅长的定位,还可以根据场上的变化,灵活地调整后续的战略合作。 例如,在罚点球的情况下,ai根据场上的状态评价,主动选择保守或激进的比赛。

根据新闻网站“伏羲”的报道,强化学习小组在这次比赛中使用多头矢量输入模型,主要通过玩家对战环境( pve )和自我游戏( self-play )相结合的训练方法,对ai进行0 在课程中,团队通过surgery、模仿学习、课堂学习等方法,帮助ai不断扩展状态特征和动作,学习对方的打法进行反体制化,以及尝试不同的初始站位以丰富开局的变化。

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另外,新闻网站伏羲利用自己开发的rlease强化学习框架对ai进行了训练。 该框架整合了主流的强化学习算法,简化了环境访问流程,大大降低了强化学习的门槛。 该框架还提供了标准接口,在添加新算法时,只需要完成标准接口的实现,无需人工重复开发分布式等相关功能,新算法在游戏中的测试也变得容易。

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(新闻网站伏羲独自开发的rlease强化学习框架( ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。

足球场非常多且复杂,运动员必须面对很多挑战,但更难的是从中学习规律。 人们通常通过失败来学习成长,但球场很难容忍失败。 brian prestidge对ai足球世界杯寄予厚望。 谷歌营造的虚拟环境是一个优秀的考场,团队在其中测试战略概念、完整的训练方法,认为教练可以更有自信地展开自己的职业生涯。

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(曼彻斯特城的母公司干部对ai足球世界杯寄予了很大的期待) ) )。

未来,随着技术的飞速发展,ai有望更深刻地改变足球领域。 例如,ai可以辅助运动员训练,提高战绩; 也可以为教练制定计划,让提供战略支持的管理层更好地经营团队。

在格林菲尔德之外,新闻网站伏羲在这次比赛中采用的强化学习技术也在许多新闻网站的自研游戏中得到了应用。 例如,在《逆水寒》的赛场上,玩家可以挑战比自己排名靠前的玩家,如果没有被挑战者上线,ai就可以代替玩家战斗。 通过强化学习技术,ai不仅可以提高水平,还可以自我调节难度,以多变的打法,让玩家体验到与人类高手对抗的常规乐趣。

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(《逆水寒》类别的竞武场景)

在《潮人篮球》的3v3场景中,ai不仅学习了传球、投篮等基础动作,还学习了挡拆、协和式、突破等多种高级合作玩法。

(《潮人篮球》3v3场景)

新闻网站“伏羲”成立于今年,是国内游戏娱乐产业ai研究与应用的顶级机构,研究方向为强化学习、图像动画、自然语言、虚拟人、客户图像、大数据平台、云计算机 为新闻网站的许多产品提供了优秀的最先进的ai技术。 而且,新闻网站伏羲将ai技术和产品向越来越多的合作伙伴开放,加速了领域的快速发展。

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