简介：本文的首席执行官注释将介绍如何对人工智能进行排名的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
2019年8月，国王启动了一个AI监护系统，该系统允许吊架队友被人-Machine.Arlier取代，只有一个随后的功能。现在，荣耀之王AI比真实的人强得多。因为它是由代码组成的，所以行为是非常合理的，并且不建议。监护权水平也不错。许多球员认为队友挂断了电话。AI重新连接后，Shaolin足球“主人回来了”。这里是荣耀AI主持的一些隐藏环境。
隐藏的设置一个，召唤AI监护的前端条件
众所周知，队友挂断了电话。即使队友挂在路上，AI托管也会选择。但是，在托管不断发展之后，我在中间接到电话，但不会掉落。它在几秒钟内出现，并且将在2分钟内出现。在这方面，国王的荣耀非常优化，AI接管了中间，导致措辞的显着减少，例如“我被卡住”和“我接听电话”。过去曾经是一个愚蠢地站了10分钟，然后才出现，这很愚蠢。
此外，游戏中没有聊天不在游戏之外。它可以持续约30秒钟。AI也将直接进入身体。您可以尝试用手离开手机，并观看AI供您玩。
隐藏的设置两个，AI托管越来越强大
许多国王荣耀球员也感到这一点。当AI托管刚刚启动时，实际上非常愚蠢。基本上，她很愚蠢地去清理士兵并被抓住。最近，AI的主持人不再这样做。知道拉力，AI托管现在非常低，比赛组和线条通常比许多球员表现更好。
这里有两个原因。一个是在启动AI托管的时候，已经解释说，它是根据玩家段落的困难进行调整的。白板号选择了Xuan CE，Lulu挂断。Low.ChooseAkka，Lulu，AI监护权将去野外，抓住人们，Akki甚至会打开一条龙。它还推测它是由玩家的熟练程度运作的。熟练程度越高，计算机越多，牛队友也会蹲下草，AI Bull Magic Dharma将会闪烁，这可能比某些玩家更强大。也有担心被Ai Zhong Kui和Diao Chan主导。
另一个原因是隐藏的。除了发射AI时“没有准备”的一面“没有准备”外，实际上还有一种与玩家在一起的“令人难以置信的艺术”。AI队友都是独特的艺术。作为一个深度学习的AI，在超级人类机器中，AI托管已经发射了这么长时间，而AI Man -Machine越来越强大。
隐藏的设置三，AI监护权有多强大，一些英雄已经拥有国王的水平
除了AI强度的影响外，另一个重要因素是英雄。如果队友是Yunzhong Jun，他们迫不及待地直视托管，他们将在几分钟之内成为鸡肉。DiaoChan挂断了，这基本上是稳定的，尤其是钟Yan的钩子，基本上不会要空。甚至兰林国王也可以钩住。此外，Yao不会在盾牌中刷，其他功能是正常的，并且仍然会有一项技能。自动抓手确实比某些混合队友更先进，并且与人类的莫名其妙的视野有关- 现在。
操作越简单，反应能力越反应能力，Dharma，Diao Chan，Luna，Old Master，Hua Mulan ai，全部扮演小偷，以及需要瞄准的大Qiao，他们需要该团队。通过钻井的门槛，达到国王的水平。这不是因为AI强，而是国王的荣耀的水变得越来越大。许多队友令人担忧。
当有两条道路时，它将判断哪一边的支持？它会等待某人一起去吗？它会凝视后切割吗？它会考虑战斗时的整体位置吗？经济会开设一个团体，这三个人们没有抱怨。反风正在默默地寻找机会。这样的队友请给我一百！
但是，AI仍然存在一些缺点。例如，根据可以选择的当前 - 拟合模式，辅助模式将是赤裸裸的，而第三级daisuke的服装。强大的Ai Dharma和Hua Mulan将会亏本。ZhongYan的十个钩子和9个空的空，托管非常好，也就是说，该小组挂上了白色……然后是一阵浪潮。这些仍在AI.Aperation的局限性之内。
队友的监护权，我们领先，队友回来了，他们直接输了，小Qiao挂断了电话，她在挂断比赛之前，在挂断比赛之前，是0-3-0最多的MVP飞行员得分为0.0。我们受益于这种AI监护权，从而极大地改善了队友的悬而未决的经验。
不可能说负责任，因为如果您玩更多的人类游戏游戏，您会发现人 - 机器人的行为与人类的行为完全不同。有了您的手机，您可以看到区别。即使他杀死了他而没有开枪相反的两枪，他还是会感觉自己是否是人类的机器。
首先，这不是正式安排的。-Machine Level.Second，我遇到了此脚本。此悬挂脚本要么是刷，要么精美的E-商务或拆分鱼，该脚本属于该管道，并带有许多注册注册的管道。
第三，大声笑与其他游戏不同，例如和平精英。这是因为游戏需要大约100人，而且许多人不会一一检查记录。鸡游戏。甚至可以改善玩家的体验。一切都是个人的头像。但是对于大声笑，人类机器的官方安排只会是4个不幸，5幸运，这严重影响了游戏体验。不参与自己的小郭
如何确定它是否是人机？
首先，人类机器不会被冲刺，并且总是会带来一些弱点或其他弱点。闪光很不错。第二个是人类机器不会死亡，或者血液不会返回城市离开设备，并且设备也正常装载，这将不统一；第三，人类操作的细节与人类机器不同，人类机器可以反映在游戏中并可以看到；人 - 机器人AI不会将人们送到路的中间。选择英雄很麻烦。该工作室只选择扭曲丛林以刷钱脚本。您担心您无法满足真正的食物或对社会进行报复。人-Machine AI现在表现不错。
现在的英雄联盟，有些人想得分，有些人想体验青铜的快乐5.您可以在比分中找到替代练习，因此，如果您想去铜牌5，您可以将剧本发送给说实话，我本人也遇到了许多可疑的人类机器，因此应该是一个脚本。
我应该选择什么样的英雄，如果我让国王的荣耀扮演人工智能？最近，匹兹堡大学和腾讯AI实验室提交的论文给了我们答案：di renjie.in。在这项研究中，人们尝试了技术。例如出现在Alphago Zero中并取得良好结果的Monte Carlo搜索（MCT）。
对于研究人员而言，游戏是理想的AI培训环境。教授人工智能玩各种视频游戏一直是许多人的目标。在开发Alphago并击败Go中的顶级人类玩家之后，DeepMind正在与暴雪合作，与暴雪进行人工智能研究。还用人工智能击败了Dota 2上的专业玩家。那么多人在线战术竞争游戏（MOBA游戏）“国王的荣耀”呢？自去年以来，已经向外界披露了Tencent AI实验室。在匹兹堡大学的ICML 2018会议上，腾讯AI实验室和其他机构揭示了国王Glory AI研究的面纱。
在本文中，我们将简要介绍通过论文研究背后的技术，以及国王荣耀中人工智能的当前能力。
2006年，雷米·库伦（Remi Coulom）首次引入了蒙特卡洛树搜索（MCT）。2012年，布朗和其他人在论文中详细介绍了它。近年来，由于其在AI领域的成功，MCTs引起了广泛的关注。当出现Alphago时，它已经达到峰值（Silver等，2016）。请问初始状态（或决策树的根节点），然后MCTS致力于迭代以构建与给定MARCOV相关的决策树决策过程（MDP）为了关注状态空间的“重要”领域。MCT背后的概念是，如果给出了大致的状态或运动价值估计，则只需要扩展该州的决策树高估计值和作用方向。到达这一末端，当树达到一定深度时，MCTS使用子节点识别设备（Chaslot等，2006）推出，价值函数评估（Campbell等，2002年）; enzenberger，2004）或两个（Silver等，2016）指南中的两个产生了下游值的估计值，然后将信息从子节点传播到树上。
MCT的性能非常依赖于策略 /接近结果的质量（Gelly Silver，2007年），同时
结论：以上是介绍给您的主要CTO注释的所有内容，如何对人工智能进行排名。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。