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游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 1、通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,小地图等)输入状态信息(Learner)。 2、根据策略模型输出预测的动作指令(Policy)。
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