游戏设计左道:匹配机制Elo系统与Trueskill系统原理研究

匹配算法匹配算法就很简单了,elo是玩家elo分接近的匹配,Trueskill就是代表玩家水平的两个正态分布,重合度越高代表水平接近,适合匹配。这里没什么讲究,直接用正态分布重合度的公式即可:六、Trueskill优化方向以上是Trueskill的基本原理,在理解之后,就需要针对性的根据项目进行定制调整,实际上微软也18年也提出了Trueski...

苹果发布Apple Intelligence技术报告:没有选英伟达,在8192块TPU上...

我们介绍了两种新的后训练算法:(1)一种带有教师委员会的拒绝采样微调算法(iTeC),以及(2)一种带有镜像下降策略优化和留一法优势估计器(MDLOO)的来自人类反馈的强化学习算法,这些算法在我们的强化学习迭代中使用,带来了显著的模型质量提升。4.1数据我们在后训练管道中使用混合数据策略,包括人工注释和合成数据。在...

美国“赌神”开发胜率算法,帮助赌徒咸鱼翻身,庄家们都怕了

1962年,索普无私地把自己的经验和感悟全奉献出来,写成了一本书,书名简单粗暴——《击败庄家》。此书一出,拉斯维加斯的赌场顿时成了ATM,叫老板们苦不堪言。索普还有什么大招?

有的人去赌场赌钱,他却发明了最好用的概率论算法

实际上没有那么神秘,这个方法还是挺简单粗暴的——“暴力搜索(bruteforce)”。一个棋盘,每个位置下黑子或者白子,一共有成千上万种不同的变换。计算机要做的是计算这成千上万种变换,并且根据赢面最大的几种方法决定下一步要怎么走。在确定赢面最大的走法的时候,AlphaGo会根据以往的数据,来猜测对手会怎样走。

乔布斯的个人算法:永远去做你余生中最重要的那件事

1、决策网络:模仿人类,根据“直觉”,找出当下局面最好的5-10种可能的落子点;2、价值网络:评估上面那几个候选落子点的胜率。是什么胜率?走到终局的胜率。3、增强学习:人工智能开始的时候“直觉”不会那么准,对胜率的评估也因受到计算深度的控制而未必那么精确,但它可以通过增强学习,进行大量训练,不断进化,进而...

长期主义:做你余生中最重要的事

1、决策网络:模仿人类,根据“直觉”,找出当下局面最好的5-10种可能的落子点;2、价值网络:评估上面那几个候选落子点的胜率(www.e993.com)2024年11月9日。是什么胜率?走到终局的胜率。3、增强学习:人工智能开始的时候“直觉”不会那么准,对胜率的评估也因受到计算深度的控制而未必那么精确,但它可以通过增强学习,进行大量训练,不断进化,进而...

中国赌场和金融圈最著名的一个数学公式(非常值得看)

X=投入的资金百分比简单吧,还是以上面的例子做案例,如果市场差的,有一个80%概率打板盈利的投资机会,那么就买入2*80%-1=60%的股票仓位,如果有一个100%盈利的投资机会,那么就全仓吧,所以,巴菲特版的公式思维更简单,只是似乎比原版进取些,因为忽略了赔率的影响。

...VS Meta:实现纳什均衡理性最优解,还是多人非零和博弈算法更强大?

DeepNash获得同类竞技97%胜率纳什均衡和加上强化学习,最终达成均衡下的最优解:通过“每位玩家获得任何收益都会导致对手损失”的逻辑,凭借强化学习在游戏的每一步中计算下一步的最佳算法。就这样,DeepNash开启了自我对抗训练。训练的奖惩机制是:当DeepNash—A获胜时,该网络参数将会增强;同时,对手方DeepNash—B的参...

【平安证券】基金深度报告-量化资产配置系列报告之二:基于经济...

对于当下周期阶段及未来的判断,需要更加深入的宏观经济研究,简单的数量方法难以获得理想效果。我们在后续报告将研究周期阶段的预判规则和算法,为周期阶段的预判提供量化方法和数据支持,并实现基于经济周期的配置策略回测。2.2周期划分变量:经济领先指数有效的划分变量是周期研究的重要基础,美林时钟的量价指标已经难以适应...

RLHF 再也不需要人类了!谷歌团队研究证明 AI 标注已达人类水平

胜率通过衡量人类更喜欢一项策略频率来评估两项策略的端到端质量。给定一个输入和两次生成结果,人类标注者选择首选哪一个生成结果。策略A优于策略B的实例百分比称为「A对B的胜率」。实验细节研究人员使用由OpenAI管理的经过过滤的RedditTL;DR数据集。TL;DR包含来自Reddit的约300万个帖子...