星际发展过程中发展出来的一些理论

博客介绍了星际争霸中的多种战术,如克隆技术凸显微操作重要性,Maynard思想可获资源优势,Maynard机械化理论让人类在对抗神族时有了利器,SK理论虽要求高但曾横扫韩国职业星坛。还指出当今星际战术多变,对选手微操作和手速要求更高,并列举著名微操作范例。

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一、克隆技术——grrrr原创,其在12e2大赛决赛中完美的使用9只自杀机瞬间同时撞杀octeber5只飞龙,2只吞噬者,震惊世界,从此grrrr这个名字响彻世界星坛,他把星际微操作这个概念传递给了每一星际玩家,使人们认识到 了在星际战争中微操作的重要性。现在已成为每一个玩家的“必修课”。

二、maynard思想——即主矿不停补农民,副基地将完成立刻调集8——10个农民,可短时间内取的资源优势

三、maynard机械化理论——[GG0]maynard形成于107末期。当时t族玩家普遍对tvp比较头疼,枪兵加护士无法与拥有电兵的神族大军抗衡。maynard认为,在tvp时候,所有作战兵种都可以在兵工厂(VF,即坦克长)生产。无须人类最基础兵种机枪兵的参与。他可细分为:雷车的骚扰(也可反隐刀),坦克雷车防空机械化推进,机器人对付航母。使得人类终于扬眉吐气,取得了与神对抗的利器,在一段时间内甚至把神族选手打得满地找牙。次后神族玩家痛定思痛,苦心钻研破解之法,才逐渐扳回劣势。把这一理论运用到最高境界的是韩国的天TERRAN上,他的tvp至今被公认为世界最强。

四、sk理论——韩国非职业玩家发明,因为两个人id开头字母分别为s和k,因此被称做sk理论,他们两个提出了一个骇人的打法,那就是tvz中,全部兵力由枪兵+mm+科技球组成。把造坦克的气体省下用于生产科技球,但是这个理论的要求也是很BT的,想想用纯枪兵和虫虫的潜伏者对干,一个操作失误就是极大的损失,有可能全军覆没。因此需要极高的微操作能力,不允许有一点失误。结果在当时大家认为次战术不可能的情况下,the marine把它发扬光大,在2002年前,凭借次战术横扫韩国职业星坛的z user,连当时的slayer boxer也忘尘莫及。不过没有一种战术是无敌的,yellow的出世挽救了z,此后用纯sk打法越来越难和z抗衡了,自杀机随时等候着科技球,108后大象加入了主力兵种后,枪兵缺少坦克的支援下很难存活。t user不得不进行新的探索。

五、当今世界,星际战术更多变,打法更灵活。要求选手大局和微操俱备,能善于运用魔法战斗,更高的apm(即鼠标键盘每分钟点击次数),在每个人具备了一定经验和大局观后,微操作更向细腻化发展,手速(apm)要求更高。不允许丝毫的失误,不允许有一点判断上的错误.

附1:史上最著名的微操作范例

grrr自杀机克隆

boxer6雷车围杀8龙骑

boxer1枪兵单挑2潜伏

boxer1运输机2坦克不驾开杀死4龙骑

boxer7枪兵1mm与对手4潜伏,6刺蛇周旋,最终 无伤亡获胜

boxer4隐飞螺旋飞行躲避射杀8自杀飞机
强化学习(Reinforcement Learning, RL)作为人工智能领域的一个重要分支,自上世纪80年代以来经历了爆炸式的发展。其核心思想是让智能体在与环境的交互中,通过不断试错和奖惩机制学习最优策略。在中国,随着科技崛起,强化学习的研究与应用得到了显著推动。 国内方面,早在2000年左右,科研人员就开始关注这一领域的理论探索,如吴军等学者对Q-learning算法进行了本土化的改进和应用。随着深度学习的兴起,特别是在2010年之后,阿里巴巴、腾讯等大型互联网企业投入大量资源,支持实验室开展强化学习研究,例如百度的DeepMind Lab项目就是强化学习在游戏控制上的典型代表。政策层面,政府也积极推动人工智能技术的研发,比如“新一代人工智能发展规划”为强化学习的发展提供了良好的政策环境。 国际上,强化学习的发展同样迅猛。Google的DeepMind团队在2016年推出了AlphaGo,首次实现了围棋人机对弈的胜利,展示了强化学习在复杂决策任务中的突破。此后,强化学习在星际争霸II、Atari游戏等领域的成果更是引人瞩目。马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)成为研究的核心模型,而DQN(Deep Q-Network)、Actor-Critic架构等创新方法不断涌现。 近年来,强化学习被广泛应用于自动驾驶、机器人控制、推荐系统等领域,并且在医疗诊断、金融投资等领域展现出巨大潜力。同时,随着大数据、云计算和高性能计算的发展,强化学习的实验效率得到提升,研究者能够处理更复杂的环境模拟和长期依赖性问题。 然而,尽管取得了许多成就,强化学习仍面临挑战,如样本效率低下、模型解释性不足以及解决高维连续动作空间问题等。未来的研究方向将着重于结合无监督学习、元学习等新方法提高学习效率,以及探索更为安全、可靠的强化学习算法设计。 总结起来,强化学习从早期的概念引入到如今在全球范围内的广泛应用,中国与世界的科研力量共同推进了这一前沿技术的进步。面对新的机遇和挑战,强化学习将继续在科研与产业界创造更多的价值,引领人工智能的未来发展
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