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近年來，隨著AI技術的持續發展，技術人員們利用AI工具能夠實現各種數據的分析。近日，佐治亞大學計算機科學系研究人員研發出了一款針對絕地求生的AI預測工具。
在這篇題為《Survival of the Fittest in PlayerUnknown’s BattleGrounds》的論文中，研發人員們表示，玩家們在遊戲裡的表現並不是想象中那麼隨機。這套工具的數據依據是玩家的初始遊戲數據和天梯分數，並以此來預測玩家在一局遊戲裡的最終排名以及在遊戲裡的表現。
論文截圖
為了訓練這個AI模型，研究人員共採集了包括“單排、雙排和四排”在內的共450萬場比賽的數據。這些數據表示，大多數玩家在一場遊戲裡都是“零擊殺後被淘汰”。有0.3748%的玩家零殺吃雞，更有0.1059%的玩家一點傷害都沒有造成就吃雞了。那些有著較少擊殺的單排或雙排玩家，相比四排玩家有更高的幾率吃雞。
為了論證他們的系統精確度很高，研究人員表示他們在這450萬的樣本上設置了四種機器學習算法：Light Gradient Boosting Machine，Random Forest，Multilayer Perceptron和M5P。在實驗中，這些實現了平均絕對誤差(預測組中誤差的平均值的量度)分別為0.02047,0.065,0.0592和0.0634，其中光梯度增強機在精度方面名列前茅。(平均絕對誤差越小，模型的預測越準確。)”
就目前而言，改研究小組還並未放出面向普通玩家的預測工具。
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