Re: [閒聊] 伊隆馬AI應該會屌打T1

看板LoL作者 (解癮了)時間1周前 (2025/11/26 18:14), 1周前編輯推噓26(54推 28噓 81→)
留言163則, 77人參與, 1周前最新討論串2/7 (看更多)
問個問題， ai要怎麼訓練指向技的「施放」？ 以樓下建議整理了可能訓練方法， 單單講施放指向技，不討論躲避技能、團戰勝利或遊戲勝利。 >大量自我對戰累積資料，不需學習人類習慣 >一直選擇期望值最高的位置抽獎，長期來看，下限也是打平人類操作。 >假動作可能有效，也可能沒有。 下面討論了一些其實是更複雜的團戰或整體遊戲勝利，對照資料後+跳過中間一萬步。結論是 ai 有能力打贏遊戲，但要戰勝「職業隊伍」，還有段路要走。 https://www.youtube.com/live/6tSl5p9soLw?t=17538s T1 打 DK，機器人抓小火龍那波。 假設ai操作機器人，在這個場景有三個選擇 1.不Q、2.Q目前位置、3.Q預測閃現位置 根據訓練內容，職業等級不可能不按閃。 但事實上小火龍就是沒有按出閃現。 所以就沒辦法完成這個play。 也就沒有後續的逆轉。 以前到現在， 也看過超多次，閃現捏到死都沒按的。 那我要怎麼訓練 ai 選擇指向技位置？ 到底是要 90% 會閃現的位置， 還是賭 10% 他不會按閃。 甚至閃現也不是只有一個位置， 可能左邊、可能右邊、可能後面。 這種隨機性， 是跟圍棋或西洋棋這種有最佳解的遊戲最大的不同吧 ai 是有辦法應付的嗎？ ----- Sent from JPTT on my Asus ASUS_AI2202. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 101.9.203.251 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/LoL/M.1764152064.A.EC1.html
→
11/26 18:17, 1周前 , 1F
AI哪用賭的 他會每次都抓最有機率的位置
11/26 18:17, 1F
→
11/26 18:17, 1周前 , 2F
AI下棋也是下勝率最高的位置 哪有什麼正確位置
11/26 18:17, 2F
推
11/26 18:17, 1周前 , 3F
用過往訓練的資料計算最佳解吧
11/26 18:17, 3F
但指向技真的有最佳解嗎？
推
11/26 18:17, 1周前 , 4F
給ai算夠久他會知道哪個方向是最佳解，到底多少人
11/26 18:17, 4F
→
11/26 18:18, 1周前 , 5F
覺得跟外掛一樣而已==
11/26 18:18, 5F
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11/26 18:18, 1周前 , 6F
他有幾十萬筆甚至更多資料能判斷哪個勝率高
11/26 18:18, 6F
lck一年才多少比賽，能分析的樣本數沒有那麼多。
→
11/26 18:22, 1周前 , 7F
當然詳情一定更複雜 但理論上就是把所有伺服器高端
11/26 18:22, 7F
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11/26 18:22, 1周前 , 8F
的資料丟下去train 如果一個動作做了（比如出門買
11/26 18:22, 8F
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11/26 18:22, 1周前 , 9F
多蘭劍）會提高勝率 那AI就會這樣做
11/26 18:22, 9F
推
11/26 18:23, 1周前 , 10F
指向技當然有最佳解 就是系統判斷成功率最高的方式
11/26 18:23, 10F
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11/26 18:23, 1周前 , 11F
你人類能判斷Ai就能判斷==
11/26 18:23, 11F
→
11/26 18:23, 1周前 , 12F
下棋的變化哪有即時戰鬥多==
11/26 18:23, 12F
→
11/26 18:23, 1周前 , 13F
另外，AI 下圍棋都是沒必勝下法 就是勝率最高而已
11/26 18:23, 13F
推
11/26 18:24, 1周前 , 14F
你都能預判 ai當然也行阿
11/26 18:24, 14F
→
11/26 18:24, 1周前 , 15F
很多Gank都是把你弄到將死 躲不掉的 只是會躲有屁用
11/26 18:24, 15F
推
11/26 18:24, 1周前 , 16F
就算是不完全資訊的遊戲 給夠多樣本訓練 總會找到期
11/26 18:24, 16F
→
11/26 18:24, 1周前 , 17F
望值較佳的做法 況且機器沒有感情 人類反而因為會上
11/26 18:24, 17F
→
11/26 18:24, 1周前 , 18F
人類是可以邊預判邊取消預判的
11/26 18:24, 18F
人類還可以試探，做微調
→
11/26 18:24, 1周前 , 19F
頭而產生失望
11/26 18:24, 19F
推
11/26 18:24, 1周前 , 20F
分析你的走位 掌握你的習慣 當然有最佳解
11/26 18:24, 20F
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11/26 18:24, 1周前 , 21F
誤*
11/26 18:24, 21F
→
11/26 18:25, 1周前 , 22F
混沌的狀況你要訓練成功根本就還好久 先搞定FSD再說
11/26 18:25, 22F
→
11/26 18:25, 1周前 , 23F
==
11/26 18:25, 23F
推
11/26 18:25, 1周前 , 24F
一定有最佳解啊 離越近反應時間越短 那原位跟預判的
11/26 18:25, 24F
→
11/26 18:25, 1周前 , 25F
機率就會不一樣 貼臉被閃掉那就沒辦法了
11/26 18:25, 25F
→
11/26 18:25, 1周前 , 26F
比方說 阿水EZ 都只會向前E 這個經驗就是變成 機器
11/26 18:25, 26F
推
11/26 18:25, 1周前 , 27F
AI搞不好能分析對面的操作習慣
11/26 18:25, 27F
→
11/26 18:25, 1周前 , 28F
人抓EZ 向前E的位置
11/26 18:25, 28F
推
11/26 18:26, 1周前 , 29F
類似數據LOL吧 某選手習慣80%往左閃
11/26 18:26, 29F
→
11/26 18:26, 1周前 , 30F
問題是 每一場給你分析的時間哪夠阿 每一場的習慣又
11/26 18:26, 30F
→
11/26 18:26, 1周前 , 31F
未必一樣
11/26 18:26, 31F
→
11/26 18:26, 1周前 , 32F
或是判斷目的是要逼閃 或是 直接抓到人
11/26 18:26, 32F
→
11/26 18:27, 1周前 , 33F
以前暴雪英霸ai 很強的時候 打人是真的準
11/26 18:27, 33F
→
11/26 18:27, 1周前 , 34F
又或者 看到你AI抓我習慣 我馬上改掉
11/26 18:27, 34F
推
11/26 18:27, 1周前 , 35F
AI甚至能一直計算極限距離 勾子應該很可怕
11/26 18:27, 35F
推
11/26 18:28, 1周前 , 36F
給ai操作上限高的角色就不公平啦
11/26 18:28, 36F
還有 91 則推文
還有 26 段內文
推
11/26 20:16, 1周前 , 128F
版本也是問題 選手要適應版本變動 ai剛改版去哪學習
11/26 20:16, 128F
推
11/26 20:17, 1周前 , 129F
職業比賽資料練完就無限AI對練啊==
11/26 20:17, 129F
推
11/26 20:25, 1周前 , 130F
我猜會選擇閃現
11/26 20:25, 130F
→
11/26 20:26, 1周前 , 131F
如果他看到機器人時候判斷無法閃避的話
11/26 20:26, 131F
噓
11/26 20:40, 1周前 , 132F
文組
11/26 20:40, 132F
→
11/26 21:09, 1周前 , 133F
最佳解就是把閃、位移技打掉啊
11/26 21:09, 133F
噓
11/26 21:30, 1周前 , 134F
不要侮辱文組
11/26 21:30, 134F
今天一定過得很不順吧？沒事，留這種情緒用詞可以讓你開心，那也是功德一件
推
11/26 21:32, 1周前 , 135F
這個嘛 就算要用lck的局去訓練也頂多是一開始
11/26 21:32, 135F
→
11/26 21:33, 1周前 , 136F
圍棋的ai自己跟自己練就好
11/26 21:33, 136F
→
11/26 21:33, 1周前 , 137F
後來發現人類的數據就是來污染數據庫的
11/26 21:33, 137F
你說的對，他們自己練更有效率
噓
11/26 21:35, 1周前 , 138F
AI圍棋難道全是抓人類的棋譜來分析嗎?
11/26 21:35, 138F
→
11/26 21:36, 1周前 , 139F
最後都AI跟AI自己模擬了，誰還需要猴子的棋譜
11/26 21:36, 139F
前面其他人就講過了，你又何必講一樣的話，還一副很了不起的樣子。
推
11/26 22:03, 1周前 , 140F
天真 看選手點最後一下的瞬間勾就好了
11/26 22:03, 140F
※ 編輯: york159 (101.9.203.251 臺灣), 11/26/2025 22:37:28
→
11/26 22:39, 1周前 , 141F
有走位腳本跟指向技腳本那麼粗暴的方法幹嘛管這些
11/26 22:39, 141F
→
11/26 22:41, 1周前 , 142F
閃現預判就當送他 江湖規矩交閃不殺
11/26 22:41, 142F
推
11/26 22:41, 1周前 , 143F
指向技不就跟走位一樣 每個方向甚至每一格pixel(例
11/26 22:41, 143F
→
11/26 22:41, 1周前 , 144F
如閃現)都做為選項之一就可以train了
11/26 22:41, 144F
→
11/26 22:42, 1周前 , 145F
競技AI現在拿現實資料在train的大概都三流AI
11/26 22:42, 145F
推
11/26 23:11, 1周前 , 146F
你如果要跟上現在的知識的話可以看一下llm
11/26 23:11, 146F
推
11/26 23:14, 1周前 , 147F
你說的指向技的施放我覺得反而是比較末端的問題了
11/26 23:14, 147F
推
11/26 23:23, 1周前 , 148F
他會知道 這個時間被抓到會輸 他就不會被抓
11/26 23:23, 148F
推
11/27 00:11, 1周前 , 149F
其實真的滿有意思的 AI一定能算出獲勝機率最高的位
11/27 00:11, 149F
→
11/27 00:11, 1周前 , 150F
置 只是人類能不能解讀理由又是另一回事
11/27 00:11, 150F
噓
11/27 03:35, 1周前 , 151F
OpenAI早打贏過DOTA2了, 這也不算是新領域了
11/27 03:35, 151F
→
11/27 03:38, 1周前 , 152F
問題是通用模型想打贏, 沒什麼道理可能隨便說說而已
11/27 03:38, 152F
推
11/27 05:12, 1周前 , 153F
有逼到閃就賺了 如果ai有搞懂遊戲 後面打法也會不
11/27 05:12, 153F
→
11/27 05:12, 1周前 , 154F
一樣 所以這90 10沒很重要 而且八成對線轉線就贏了
11/27 05:12, 154F
推
11/27 06:31, 1周前 , 155F
去韓服抓幾百場高端的對戰跟比賽讓AI學就好
11/27 06:31, 155F
→
11/27 06:44, 1周前 , 156F
訓練一定是reinforcement learning...
11/27 06:44, 156F
→
11/27 06:45, 1周前 , 157F
有興趣自己去唸書..
11/27 06:45, 157F
→
11/27 07:04, 1周前 , 158F
AI跟人然後 AIAI 訓練一下子就會了
11/27 07:04, 158F
推
11/27 12:40, 1周前 , 159F
跟圍棋一樣，人類會被打爛
11/27 12:40, 159F
噓
11/27 13:59, 1周前 , 160F
圍棋也不是最佳解 是下勝率最高的位置= =
11/27 13:59, 160F
→
11/27 23:21, 1周前 , 161F
你不懂人工智慧還有「自由意志」 有什麼好討論的=
11/27 23:21, 161F
→
11/27 23:22, 1周前 , 162F
=
11/27 23:22, 162F
噓
11/28 09:35, 1周前 , 163F
...尼覺得外掛為啥這麼準捏
11/28 09:35, 163F
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