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tylearymfV2EX member #620695, joined on 2023-03-24 21:49:55 +08:00 |
| 终于训练出最强坦克了 游戏 • tylearymf • May 29 • Lastly replied by myderr | 53 |
tylearymf's recent replies
3 days ago Replied to a topic by VibeCoder › Codex › [通知] Codex 明早重置额度，上号，/fast 开蹬了 |
不过没了三倍还是两倍额度，消耗的好快呀，昨天重置完用了周 12%，今天早上又变 100%了
3 days ago Replied to a topic by VibeCoder › Codex › [通知] Codex 明早重置额度，上号，/fast 开蹬了 |
那就是重置了两次，本来是 5/31 号重置的，今天又重置了
May 28 Replied to a topic by graetdk › 游戏 › Agentank 更新搜打撤玩法（出击模式） |
666
May 27 Replied to a topic by tylearymf › 游戏 › 终于训练出最强坦克了 |
@graetdk 代码分支里咋多了个多人分支，是准备出多人混战了吗
May 26 Replied to a topic by tylearymf › 游戏 › 终于训练出最强坦克了 |
@zhuawadao 哈哈哈哈
May 26 Replied to a topic by tylearymf › 游戏 › 终于训练出最强坦克了 |
这不是神经网络训练，更像是 AI 辅助的规则系统进化。优势是可解释、可复盘、可精准修 bug 。每次输在哪，我都能定位是哪类规则没有覆盖，而不是面对一个黑盒模型。
我给每个动作都打了一个行为标签，比如“躲弹”“抢星”“隐身换位”“边缘脱离”。这样回放时我能知道它当时为什么这么走。
这很像日志系统。偏工程的人会懂，没有 observability 的系统很难调。
业务逻辑先决定想做什么
安全层再确认能不能做
规则尽量窄
只处理一种失败模式
放到正确优先级
用回放验证有没有误伤
这套系统强在可解释和可迭代，但也有局限。规则多了以后，优先级管理会越来越重要；一些非常长线的策略可能还不够全局；面对新类型对手，仍然要靠回放继续补模式。
我给每个动作都打了一个行为标签，比如“躲弹”“抢星”“隐身换位”“边缘脱离”。这样回放时我能知道它当时为什么这么走。
这很像日志系统。偏工程的人会懂，没有 observability 的系统很难调。
业务逻辑先决定想做什么
安全层再确认能不能做
规则尽量窄
只处理一种失败模式
放到正确优先级
用回放验证有没有误伤
这套系统强在可解释和可迭代，但也有局限。规则多了以后，优先级管理会越来越重要；一些非常长线的策略可能还不够全局；面对新类型对手，仍然要靠回放继续补模式。
May 26 Replied to a topic by tylearymf › 游戏 › 终于训练出最强坦克了 |
下班前再来一波分享
May 26 Replied to a topic by tylearymf › 游戏 › 终于训练出最强坦克了 |
代码发布直接 code is too long 了😂😂😂
May 26 Replied to a topic by tylearymf › 游戏 › 终于训练出最强坦克了 |
@graetdk ok
May 26 Replied to a topic by tylearymf › 游戏 › 终于训练出最强坦克了 |
@graetdk 能搞个模拟测时支持设定敌方技能和地图吗，现在有些东西测试不到
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