第60章 差生文具多系列之北美捞比
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许临率先看向第一条
——【前沿(稀有)】:近期,北美team liquid战队与sap合作,筹划构建ai分析系统,在sap hana云中存储了高达1.6 tb的过往比赛数据,计划使用sap ai core来训练模型,为比赛bp进行服务。
team liquid?
也就是国际上声名赫赫的液体俱乐部。
总部在荷兰,属於欧洲。
但英雄联盟分部名额来自於15年与tc战队的合併,因此获得的是lcs赛区席位,属於北美赛区。
spa则是全球第三大独立软体供应商。
仅次於微软和甲骨文。
打开度娘搜索一番后,许临得知spa公司在ai领域的综合性排名並非前列,但公司基於自身业务,正致力於智能化与生成式ai的融合,深耕人工智慧嵌入企业软体这一领域,並属於该领域的领头羊。
“所以这条情报可以简单理解为,tl战队出钱让spa公司製作基於人工智慧的模擬bp软体?”
许临仿佛被地铁里看手机的那位老人附体,满脸震惊。
这条消息有点太超前了。
超前的就像是假消息一样。
“昨天才在【抗压背锅吧】刷到一只krd的帖子,说t1俱乐部专门招了几个数学博士担任数据分析工作,嘲讽lpl的俱乐部全都是路边。”
“现在你跟我说,tl战队要用人工智慧辅助bp?”
“今天是2022年7月11日,不是2025年7月11日啊!”
“有没有搞错?”
虽然通过网络上的各种消息,许临也意识到人工智慧將会是接下来的风口。
但他毕竟只是一名电竞选手,对这该领域了解的不深入。
潜意识作用下,使得他听到与人工智慧相关的东西,都会想到“前瞻”“未来”“高级”等词语。
所以想分析这则情报,以他目前的知识而言,並不太够。
不过这没关係。
他可以不懂人工智慧(领域)。
ai(工具)一定要懂人工智慧!
许临打开了gpt。
一番循循善诱后,得到了想要的解释:
“传统bp过程高度依赖教练团队的经验积累和临场判断,面临著信息过载、认知偏差和时间压力三重挑战。”
“即使最专业的教练团队,也难以在有限的bp时间內全面考虑版本数据、对手习惯、己方专精等所有变量,更遑论预测对手的可能策略並做出针对性部署。”
“ai可以通过构建选手多维能力评估模型,综合分析选手歷史比赛数据、英雄池深度、团队配合指数、心理素质评估等上百项指標,从而给出最合理的bp建议。”
“在关键局中採用ai帮助bp决策,能显著提高比赛胜率。”
懂了!
人的脑力毕竟是有限的。
有了ai的帮助。
教练组可以省去很多前期的思考,根据ai所推荐的bp进行完善和优化。
如此一来,在关键局bp发生重大失误的情况会急剧减少。
辅助bp的ai,確实是个好东西!
“如今的lpl和lck高水平的对局,相比过去,已经极少出现凭藉选手个人实力直接碾压的比赛。”
“强队与强队之间交手,比赛结果在bp结束,基本上就能够猜出。”
“但问题是.....”
“tl算哪门子强队?”
“今年能进世界赛吗?”
“与其搞这搞那,不如先想办法提升队员的实力。”
“都s12了,选手每周训练5天每天6小时就算了,联赛常规赛还搁那打bo1......”
“典型差生文具多。”
“今年能打进八强吗?”
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