用休息时间零零散散写完了网络麻将游戏，感觉其中有不少值得记录的东西。 基础数据结构 数据结构确定决定了程序的开发难易程度，就像是游戏的骨架，对于电脑AI难度设定和玩家的游戏体验起着决定性的作用。 0、麻将ID构架 用一维数组PAICAPTION(143)来记录每张牌的ID和文字信息，数组内容为文字描述，下标用作ID(0-143，共144张牌) 1、胡牌判断基本构架 用一维数组来记录各个牌型的数量，例如 int PAI[38] = { 0,
继围棋、德州扑克、Dota、星际争霸之后，微软亚洲研究院的「Suphx」创造了 AI 在游戏领域的另一跨越性突破——麻将。
还是熟悉的团队，还是熟悉的署名，Facebook AI实验室，推陈出新挑战新的网络设计范式。熟悉的Ross，熟悉的何恺明，他们带来全新的——RegNet。
场景描述：还记得去年 8 月微软发布的「雀神AI」Suphx 吗？今天，该研究团队在 arXiv 上发布了更新版的论文，进一步介绍了 Suphx 背后的技术。
场景描述：微软发布了 一款打麻将的 AI 模型，在专业的竞技平台上成功达到最高段位。在这项风靡全国甚至全球的娱乐活动上， AI 雀神的诞生究竟克服了哪些困难，这项技术的诞生又有哪些深层的意义。
说起打麻将我一直是处于比较业余并且不思进取的水平，各个地方的麻将规则不一，繁琐的规则也懒得放脑袋里记忆了，于是每次跟朋友打麻将都是现场临时约定规则，怎么简单怎么来，周边也有不少年轻的小伙伴我一样。
机器之心报道 机器之心编辑部 AI 打斗地主，除了信息不完全，还要学会合作与竞争。 众所周知，AI 在围棋上的实力是人类所不能及的。不过斗地主还不一定。在 2017 年 AlphaGo 3 比 0 战胜中国棋手，被授予职业九段之后，柯洁决定参加斗地主比赛，并获得了冠军。在当时的赛后采访中，柯洁表示，「很欢乐，希望以后再多拿一些冠军，无论什么样的冠军都想拿！」 但是好景不长，在这种随机性更高的游戏上， AI 紧随而至。 近日，快手 AI 平台部的研究者用非常简单的方法在斗地主游戏中取得了突破，几天内就战胜了所
机器之心专栏 作者：腾讯AI Lab 「绝艺」又有了新成果：在1v1麻将（二人雀神）测试中战胜职业冠军选手。 对于 AI 领域的研究者和从业者来说，腾讯 AI Lab 研发的围棋 AI「绝艺」的名字并不陌生。自 2016 年面世后，它已四次夺得世界顶级赛事冠军，包括 UEC 杯、AI 龙星战、腾讯世界人工智能围棋大赛、世界智能围棋公开赛等，并自 2018 年起无偿担任中国国家围棋队训练专用 AI。 在围棋以外，腾讯 AI Lab 绝艺团队持续深入研究大规模二人零和博弈问题，从完美信息游戏（围棋）逐步拓展至非
麻将无疑是我国最家喻户晓，老少咸宜的一项棋牌游戏。近年来，随着人工智能在围棋、德州扑克、Dota、星际争霸等众多游戏中获得亮眼的成绩，AI 在麻将领域却一直缺少跨越性的突破。
按照传统，大年初一需要走亲访友给长辈拜年的。但是今年情况特殊，全国人民正在备战“新疫情”，相信大家已经不会走街串巷，举行大型聚会了。
围棋AlphaGo点燃的AI之火渐渐降温之际，微软今天上午发布了他们在麻将游戏中取得的重大突破：麻将AI “Suphx”在国际知名专业麻将平台“天凤”上荣升十段。
金磊 梦晨 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一位导师下载好了《王者荣耀》，还鼓励她的博士生们去玩一玩。 真的很难想象，这种“名场面”就真真儿的发生在了国内顶级学府——北京大学。 …… 这位导师叫李文新，是北大信息科学技术学院的一名教授。 △ 李文新教授 但她和学生们打《王者荣耀》可是真的正儿八经的，因为李文新的研究方向，正是游戏AI： 其实“游戏”这个词，并不应该是刻板印象中的手游、端游等等，我们对它的理解是更泛化的。 “游戏”是对“现实”的抽象和模仿。我们期望在游戏中获得与现实
在过去的两三年中，我们经常听说人工智能在棋牌类游戏（博弈）中取得新的成果，比如基于深度强化学习的 AlphaGo 击败了人类世界冠军，由 AlphaGo 进化而来的 AlphaZero 还一并搞定了国际象棋和日本象棋；基于博弈论的冷扑大师（Libratus）也在无限注德州扑克比赛中击败了人类职业选手；今年在澳门举行的 IJCAI 2019 上我们也发现了一篇斗地主 AI 论文。
腾讯最新消息，旗下棋牌类AI“绝艺”LuckyJ在日本麻将平台“天凤”上，刷新AI在麻将领域最好成绩。
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周论文包括 MIT 造出的薄如纸的音响，以及腾讯 AI Lab 用全新策略优化算法在 1 V 1麻将中战胜人类冠军的「绝艺」。 目录 Mugs: A Multi-Granular Self-Supervised Learning Framework E-KAR: A Benchmark for Rationalizing Natural Language Analogical Reasoning Contact
凭借算法上的突破和丰富的廉价计算能力，人工智能与世界顶级棋手、中国围棋棋局、蒙特祖马的复仇以及无数其他棋手的较量都取得了巨大的胜利，已成为名副其实的游戏冠军。在本周的另一场胜利中，微软详细介绍了一款人工智能系统——超级凤凰(Super Phoenix)，简称Suphx，它在麻将比赛中击败了所有的对手。
快手团队开发的斗地主AI命名为DouZero，意思是像AlphaZero一样从零开始训练，不需要加入任何人类知识。
这将是一个完整的，完全践行 DevOps/GitOps 与 Kubernetes 上云流程的 Golang 游戏服务器开发的系列教程。
本文来自：微软亚洲研究院，AI 科技评论 获授权转载，如需转载，请联系微软亚洲研究院。
空血来战使用纯正的四川麻将玩法，分为三人模式和四人两种模式，三人模式<三人两房>只用条子和筒子两种花色共72张牌，游戏节奏更快，对战更激烈。四人模式<血战到底>使用 筒 条 万三种花色共108张牌，开局选择 定缺花色，未打缺不能胡牌。
人工智能挑战棋牌游戏，一直是极为热门的研究方向。 此前，人工智能在围棋、德州扑克、麻将等游戏上已经取得极大的成功。斗地主也因其极大的状态空间、丰富的隐含信息、复杂的牌型和并存的合作与竞技，同样是一项极具挑战的棋牌类游戏。 近日，机器之心报道了快手AI平台部开源的斗地主人工智能系统——斗零（DouZero），引起了极大的关注。 团队将传统的蒙特卡罗方法与深度学习相结合，并提出了动作编码机制来应付斗地主复杂的牌型组合。在效果上，DouZero在不借助任何人类知识的情况下，通过自我博弈学习，在几天内战胜了所
从 AI 研究的早期阶段，游戏就开始充当许多 AI 技术和想法的试验台，从跳棋、国际象棋、围棋、扑克到星际争霸 II。在过去的几十年里，AI 程序已经在跳棋、国际象棋、围棋等完整信息游戏中接连打败最优秀的人类棋手。在这些游戏中，玩家在做出决策之前可以知道所有信息。相比较而言，非完整信息游戏更加具有挑战性。最近，AI 在两人对决有限制和无限制德州扑克游戏中都取得了重要进展，这是人类在竞争中玩的最小的扑克变体。在本文中，研究者对更流行、更复杂的麻将游戏展开了数学和 AI 研究。
导读：继下围棋、打德州扑克的 AI 程序之后，小编终于看到了 AI 打麻将的一篇研究，两位作者分别来自悉尼科技大学和陕西师范大学。不过，自信麻将技术不错的小编翻译地一脸懵逼。本文强行为大家介绍了这篇 AI 麻将论文，感兴趣的同学可以查看原英文文章。
明敏 羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一个游戏AI，怎么干起医生的活了？ 而且这本事还是从打游戏的经验里总结来的。 喏，拿一张病理全片扫描图像，不用遍历所有高倍镜视野，也能找到病灶所在。 在它看来，这个过程和《我的世界》里伐木居然是类似的。 都是三步走： 先观察大环境 锁定小范围 最终确定目标。 而且这种方法效率还贼高，是传统方法的400%。 不愧是拿过NeurIPS MineRL竞赛冠军的游戏AI…… 所以，它到底是怎么做到的？ 游戏AI怎么悬壶济世？ 在介绍这只游戏AI前，让我
从 AI 研究的早期阶段，游戏就开始充当许多 AI 技术和想法的试验台，例如跳棋、国际象棋、围棋、扑克、星际争霸。
本文转自创新工场（chuangxin2009） DeeCamp创新工场深度学习训练营开营在即，究竟有哪些既逗趣又充满挑战性的项目呢？小编带你提前探秘一下~ Chapter1 无人值守的零售店演示系统
导语 很显然，腾讯在棋牌赛事的国际化、专业化与科技化上，还有更大雄心。 2017年12月13－22日，第3届腾讯棋牌年度盛典如期在海南三亚举行。手握《欢乐斗地主》、《欢乐麻将全集》、《天天德州》等几款棋牌大手游的腾讯，近年依靠游戏庞大的用户基础，已将年度盛典办成了目前国内影响力最大的全民棋牌赛事之一。今年的赛事共包含斗地主、麻将、德州、围棋、象棋、国际象棋六大项目，在规模、嘉宾阵容、奖金额度上都全面赶超前两届。 游戏茶馆近日探访腾讯棋牌年度盛典现场，感受到腾讯在赛事中加入不少新动作：首次加入国际象棋邀请赛项
论文 1：Background Matting: The World is Your Green Screen
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---- 新智元报道 编辑：小咸鱼 好困 【新智元导读】NeurIPS 2021放榜啦！本届 NeurIPS共有9122篇论文提交，其中2344篇被接收（占比26%） 。其中，微软亚洲研究院副院长刘铁岩和Stefano Ermon接收论文最多，各为14篇。 NeurIPS 2021接收的论文放出了！ 《argmax centroid》「荣获」最短标题的称号。 作者是来自北京大学的Chengyue Gong，得克萨斯大学奥斯汀分校的Mao Ye和达特茅斯学院的Qiang Liu。 《Habitat
计算机科学家们一直对游戏 AI 乐此不疲，原因并非为了精进棋艺，而是希望在此过程中不断提升人工智能的算法和处理复杂问题的能力。实际上，游戏 AI 的历史几乎和人工智能的历史一样长，很多关于人工智能的研究，都起源于研究如何构建能够完成游戏的智能体（agent）。游戏 AI 的进化，始终与 AI 研究进展相生相伴。
这个标题的断句，应该是“码畜 生存指南”，请大家千万不要弄错了。首先，我来为大家解释下什么是“码畜”。
12月10日的推文里，写过在未来2个月里，微信小程序应该是要开放了，不然开发者们应该是憋不住了，结果确实都憋不住了。今天微信官方开放了小游戏的能力，同期上线小游戏【跳一跳】，果然如当初上线打飞机的游戏一样，先从休闲小游戏入手。 收到官方推文，立马升级了微信，体验了跳一跳小游戏。 游戏简单易上手，无需引导也能玩。游戏玩法很简单，很早之前出现在社交网站就出现过类似的游戏。游戏虽小，充分的利用了微信生态的传播手段：好友挑战小程序卡片、群挑战小程序卡片、好友排行榜、群排行榜。 同步在【发现】-【小程
这两天为了工具箱的完善，整理了这些年引擎开发的一些资料，无意中发现06年写的一个麻将算法，编译运行了一下，还是有点意思的，拿出来整理一下分享给大家。 麻将是一种大家最喜爱的娱乐活动之一，
人工智能被提出之后，经历了几次的繁荣期。当下人工智能的火爆，离不开人机大战的噱头。当AlphaGo在黑白交错的围棋盘上战胜李世石，代表着人工智能在人类最难的博弈游戏中击败了全世界最好的围棋手之一。这次人机大战使得人工智能开始被更多普通人所熟知，火热的人工智能也成为了最受欢迎的风口。
测试测试！！~~~~这两周都是在测试各种BUG，没事情的时候自己在网上学学新知识，也为下个月的游戏改版预热。最近呢我也开始了我的shader之旅，估计也是这充满神秘和艰辛的旅途吧，哈哈哈！ 今天写的这篇文章是为下次项目添加的一个功能，也就是麻将的听牌功能。不打麻将的童靴一定不知道什么叫听牌，可是我打麻将最初也不知道什么是听牌，霍霍，好丢人啊，估计是以前有东南西北中发白的时候这种功能多一些，现在都是血战麻将了。我自己说不清就请度娘吧，听牌：麻将游戏术语，牌局之中，到达了「只要再凑一张即可成功胡牌
到此为止，我们基本掌握了类和对象的基础知识，并且还学会了String类的基本使用，下面我想用一个实际的小例子，逐步来讨论类和对象的一些其他知识点。
传统意义上，游戏功能是Linux的弱项之一。近年来，由于Steam，GOG和其他将商业游戏平台的努力，这种情况有所改变，但是这些游戏通常不是开源的。当然，你可以在开源操作系统上玩游戏，但这对于开源纯粹主义者而言还不够。
来源：机器之心本文约1200字，建议阅读5分钟腾讯 AI Lab「绝艺」团队提出了一套「对手建模」算法框架，在游戏场景中可针对当前对手动态智能切换策略。 当前业内知名的竞技游戏 AI，在与人对抗过程中往往采取固定的策略，这可能会带来两方面的性能损耗：[1] 如果这个 “固定” 策略有漏洞并且一旦被人发现，那么这个漏洞就可以被一直复现。换句话说，采取固定策略的 AI 容易被人“套路”。[2] 采取固定策略的 AI 不能针对不同对手采取不同策略来获取更高的收益。例如，在二人石头 - 剪刀 - 布游戏中，如 AI
机器之心专栏 机器之心编辑部 腾讯 AI Lab「绝艺」团队提出了一套「对手建模」算法框架，在游戏场景中可针对当前对手动态智能切换策略。 当前业内知名的竞技游戏 AI，在与人对抗过程中往往采取固定的策略，这可能会带来两方面的性能损耗：[1] 如果这个 “固定” 策略有漏洞并且一旦被人发现，那么这个漏洞就可以被一直复现。换句话说，采取固定策略的 AI 容易被人“套路”。[2] 采取固定策略的 AI 不能针对不同对手采取不同策略来获取更高的收益。例如，在二人石头 - 剪刀 - 布游戏中，如 AI 能针对有出剪刀
Node.js从入门到深入，为《Node.js从入门到深入》系列文章的博客文章，欢迎交流学习。by——danhuang Node是什么？ Node是一个Javascript运行环境(runtime)。实际上它是对GoogleV8引擎（应用于Google Chrome浏览器)进行了封装。V8引 擎执行Javascript的速度非常快，性能非常好。Node对一些特殊用例进行了优化，提供了替代的API，使得V8在非浏览器环境下运行得更好。（摘自百度百科） Node.js并非一种语言，而是一个运行环境
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