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兄弟萌,第一阶段预训练验证了通用游戏王打牌ai的可行性。

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视频来自:百度贴吧


IP属地:上海1楼2026-07-14 20:32回复
    只用了五个卡组的winbot互相对弈的对局训练模型,这是拿没有见过的新卡组打的对局,应该算是有一定牌力了和泛化能力了,下一阶段就是先扩大winbot对局丰富度


    IP属地:上海来自Android客户端2楼2026-07-14 20:34
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      2026-08-01 23:19:16
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      IP属地:澳大利亚来自iPhone客户端3楼2026-07-14 20:52
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        兄弟萌帮我看看,这个操作是能点就点,还是有点思考的


        IP属地:上海来自Android客户端4楼2026-07-14 20:57
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          凤雏:?


          IP属地:广西来自Android客户端5楼2026-07-14 22:01
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            把请的高人给我看4了


            IP属地:湖北6楼2026-07-15 00:19
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              666


              IP属地:广东来自Android客户端7楼2026-07-15 03:47
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                厉害的


                IP属地:广西来自Android客户端8楼2026-07-15 14:28
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                  2026-08-01 23:13:16
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                  不知道大家知道ygo-agent那个项目吗,在使用那个项目的训练卡组(并非是用于我的ai模仿学习的winbot卡组)的情况下,和公布出来的最好模型对战,胜率有百分之六七十(严格对齐了同局面下模型输出和测评时候的模型输出),采用的是同卡组,同牌序换位对战,基本上区别只有策略差异,而我的算法还没上强化学习这几天准备上强化学习了。而且我看了科乐美的论文,他们的算法好像是和winbot五五开,还是在特定的青眼卡组训练,并在该卡组对局的结果。现在我的算法因为只是模仿学习,所以连锁是学会了,但是各种连锁的安排以及关键决策还差点,等上了强化学习,应该能弥补缺点。而且我的算法是卡片卡组无关的,泛决斗算法,可以适配任意未见卡片,卡组下周应该就能有初步结论了


                  IP属地:上海来自Android客户端10楼2026-07-19 01:07
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                    还是得多磨炼,第一步不打英雄到来已经说明还需进步


                    IP属地:浙江11楼2026-07-23 10:38
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