暴雪准备用AI打击“游戏喷子”

暴雪计划采用AI技术即时识别并处理《守望先锋》中的不良玩家行为,通过机器学习训练AI快速响应,减少处理时间。除了言语识别外,AI还将通过玩家行为判断是否违规。

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问耕 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

打游戏时老能遇到烦人的“喷子”?

嗯,中外概莫能外。

这次暴雪要行动了。最近《守望先锋》的游戏总监Jeff Kaplan透露,暴雪下一步准备依靠AI而不是人力来打击不良玩家。

“我们一直在尝试机器学习,教AI识别恶劣的言语,”Kaplan表示暴雪的目标是发现问题立刻采取行动,而不必漫长等待。

实际上,此前由于报告和惩罚系统的变化,暴雪游戏中的互喷记录已经下降了17%,玩家使用报告的频率提升了20%。

但问题就是,效率太慢。

目前,暴雪还在对这套AI系统进行非英语语言的训练,以便适应更多地区的玩家。

此外,暴雪的系统还在学习通过行为,判断是否为不良玩家。例如,有人使用小美在本队重生点释放冰墙,那一定是恶劣的行为。

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内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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