中外大模型混战! ？我训练了10个AI打CS，谁会赢？【图灵计划13】

我觉得真可以搞个ai major的比赛[doge]全国大学生研究生都能报名参赛，自己学校组战队，像职业比赛一样打5v5锦标赛，最后决出冠亚军。保证收视率巨高[doge]而且还能推动咱们国产智驾的发展

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点子很不错，但是模型显然没有经过充分的训练，另外对fps来说0.1s的延时还是太致命了

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这队友喷不了，这技术暂停是真的技术暂停[doge]

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人工智能正在学习中

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您好Simple，我需要一把步枪，请执行购买步枪操作，然后执行丢弃操作。

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这期视频前后做了3个多月，但其实写框架只用了2周时间，剩下的时间都在修BUG。开发不易，求个三连！这里特别感谢管哥@管泽元的帮助，视频只展示了解说切片，实际过程中问题很多，管哥当时又在国外出差，顶着时差录完的，特别辛苦~同时也感谢ROG提供的笔记本——因为这次是先有项目，再找设备，属实是雪中送炭了，爱你们[喜欢]必须给你们狠狠的打广告。 最后，技术上的一些补充说明，因为太长就放在简介里了，感兴趣的可以点开看看。项目做到现在，也离不开大家的支持，你们还想看到AI玩什么游戏，欢迎留言~

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我还以为他们都会像外挂一样，漏头就互秒来着[笑哭]

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cs这种射击游戏的ai算是最简单的了，就这样也是呆的要命。 OpenAI之前搞过dota ai击败了世界冠军，那个训练量和技术大的难以想象了

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语言模型打cs？？？这世界终究是癫了

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ROG好像挺喜欢赞助各种电竞比赛的，但是这AI比赛还是第一次[笑哭]

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纯看一乐 游戏里的bot都比这聪明

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我去，本期成本炸裂

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按照惯例，我们所有项目的算法都会开源出来，虽然现在AI的水平不太行，不过我还是担心以后大模型能力提升后，会被卖挂的利用[笑哭]这里也咨询下大家的意见，你们觉得这次的AI代码要不要开源？

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cs这类的fps状态空间实际上并不是很复杂，你们用llm我觉得是高射炮打蚊子了，而且llm微调起来很麻烦，还不如用传统cv的那套

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热的冷知识：大模型反而不适用于外挂，目前AI外挂由于视觉识别模型的不稳定性，所以不同的FPS的表现不一样，但很遗憾CS里表现是最佳的那一档，因为得益于模型区别很大。像战地2042那种，因为双方模型趋于一致（都是专家，识别仅靠头顶红色敌人文字及身体LED灯条）识别能力就完全不行，分分钟瞄队友。（P.S：叠甲，我没用过，仅总结某售货平台售后评价及商家宣传视频表现。） 其次从功能来说，AI外挂如果让完全没有基础的人来用，弱于内存挂。但对于有基础的人就恐怖了。因为他们本身缺失的仅仅是定位及二次修正能力，所以依靠AI帮助修正自己的定位及追枪能力，极大地提升了枪法能力。 最后，一般AI外挂使用的是yolo模型视觉识别，需求的算力不高，仅帮助定位、二次定位、追枪，自动扳机。但它整个系统并不走内存，所以反反作弊软件查询极为困难。

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受AI影响最大的应该就是DOTA2了，OPENAI对地图资源的理解几乎可以说就是2018年以后DOTA2职业比赛战术理念的基石

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写过类似的，不过没用大模型（一个SLAM项目，做了个小3d fps然后让模型地形建模+寻路+射击+决策四个神经网络组合在一起），效果也不怎么样，因为强化学习需要消耗的算力资源极其恐怖，在我的电脑上模型射击敌人也有明显延迟（不过因为底层是yolo+pyautogui脚本接管，另外几个nn暂停所以比大模型快一点，50ms左右[doge]），总的来说就是交了个作业了事[笑哭]

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难怪上半场没换边，原来做这个上半场就已经让团队汗流浃背了，辛苦了辛苦了

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用的枪神9超竞啊，那能不能在AI击杀对手后通过那个矩阵屏显示挑衅对手，这样节目效果一定很好

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