去给大佬们当分母系列。不知道游戏服务端工程师是干啥的。求职意向不在此。之所以参加是想看看字节跳动的笔试是个什么样的。以下给出问题,答案的话,自己找,也是学习的过程。大佬们就飘过把。。。
比如,这里有一位马里奥游戏疯狂爱好者uvipen就在GitHub上贡献了两种不同的方法,都能让马里奥轻松游走在障碍之间!去年6月,uvipen从2016年的论文《Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning》中得到了启发,用异步优势Actor-Critic算法(A3C)让马里奥顺利通过了32关中的9关。
Pytorch的一个强化的学习教程( Train a Mario-playing RL Agent)使用超级玛丽游戏来学习双Q网络(强化学习的一种类型),官网的文章只有代码, 所以本文将配合官网网站的教程详细介绍它是如何工作的,以及如何将它们应用到这个例子中。
据 BleepingComputer 6 月 25 日消息,堪称经典的《超级马里奥 3:永远的马里奥》游戏正被网络攻击者植入恶意软件,导致众多玩家设备受到感染。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 神经网络持续在游戏界立功,这次拿下的是经典游戏:《马里奥赛车64》,而且只需要很小的计算力就能完成。 先来看看成果,这段视频是训练两天半之后的表
AI打游戏已经不是什么新鲜事了,“沉迷”Dota 2、星际争霸、LOL的AI一个接一个的出现。
今日,微软首席UX设计师Dong Yoon Park用HoloLens 2录制了一段手势交互的Demo视频,并发布在Youtube频道。该视频展示了边框交互、弹钢琴、按钮输入模拟等功能体验。此前微软的官方介绍中曾表示,HoloLens 2的系统手部追踪精准度能达到25个关节,允许用户使用各种交互功能。而从视频中也不难看出HoloLens 2相较于HoloLens有着更低的延迟以及更高的准确性。
杜克大学的PLUSE,这只登上CVPR的最强马赛克修复AI,能让“高糊”画质马赛克人像复原:
(VRPinea 10月30日讯)P君又开小讲堂啦!在上期的XR科普——XR大厂之Valve中,P君带大家探索了Valve的反战、G胖的故事、以及Valve的代表作、Steam和Valve Index等内容,而本期XR科普,P君将和大家聊一聊游戏业界的一位巨头——任天堂。提起任天堂,相信玩游戏的朋友们肯定是再熟悉不过了,由此可以看出,任天堂在游戏领域的影响力有多强了。
关键时刻,第一时间送达! 📷 近日,Einfach nerdig 在 Youtube 上发起了一个直播:通过人工智能学习系统来播放“超级马里奥”。目前这个直播仍然很受欢迎。 人工智能系统 MarI/O
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来源:Quanta Magazine 编译:Cecilia 【新智元导读】伯克利研究人员正在开发具有好奇心的AI。他们想创造有内在自我驱动能力的AI,而不是依赖人类指令的伪智能。相比外在的奖惩机制,建立方法让智能体拥有内在的好奇心更加重要。研究人员将让AI感到“吃惊”的指数,即对环境预测的误差,作为内在激励函数。吃惊越大,奖励越多,以此让AI迅速掌握环境。 你可能不记得第一次玩“超级马里奥兄弟”是什么感觉,但试着想像一下:蓝色的天空,棋盘石的地面,还有一个蹲着的红色男人在静静等待。他面向右方,你把他推到那个
于是,团队推出了一种方法,叫做“随机网络蒸馏 (Random Network Distillation, RND) ”,专注培养AI的好奇心:隐藏房间什么的,只有好奇的AI才能发现。
其实,任天堂也没想到这些数据会被广大玩家看到,不过,即使坐拥“东半球最强法务部”,但仍然抵不住黑客的攻击。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 用文字生成游戏关卡自己玩是一种什么样的体验? GitHub今日热榜项目《GPT版马里奥》了解一下~ 瞧,你只需在文本框中输入“多点管道,多点敌人,少点障碍物,elevation低点”: 点击“Generate level”,就能获得自己的马里奥游戏了: 左边是玩耍区,按方向键和a、s、d键进行控制就能直接玩,右边则是根据你的要求生成的整体效果图。 随意设置这几个选项,还能解锁更多样式。 比如障碍物少一点的: 又或者是管道少一点、障碍物多一点的:
【新智元导读】AlphaGo 的主要设计人 David Silver 曾说过,游戏是人工智能绝好的测试台。让算法学会玩游戏,对创造能够与真实世界进行复杂互动的人工智能非常重要。新智元介绍过很多 DeepMind 使用深度强化学习,训练算法玩经典 Atari 游戏的文章。现在,有一位程序员在他们的基础上,修改代码,教算法玩超级马里奥。你也可以自己动手实践,“在游戏中学习”。 训练好的算法是这样玩超级马里奥的~ (文/ehrenbrav)今年早些时候我碰巧看见了 Seth Bling 训练计算机玩超级马里奥的视
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 见过了机械手捏易拉罐、盘“核桃”、玩魔方…… 见过它玩超级马里奥吗? 下面就有一只只有3根手指头的机械手,“气定神闲”地操纵着游戏手柄顺利通过马里奥第一关。 ps.是不是有点看不清手指的按动,放大版: 虽然这个操作和玩魔方比起来没有那么炫酷,但你仔细看,此机械手并非由传统的金属等材料制成,而是由塑料、橡胶等材料通过3D打印制造的一个“软体”机械手。 是的,软体的,里面不包含任何金属机械手的装置。 那它是如何控制“自己”从而通关游戏的呢? △成
最近,马里兰大学的一个研究小组利用3D打印技术制作了一个软体机器人手,这个机器手十分灵活,甚至可以玩《超级马里奥兄弟》,最关键的是,它玩得还挺上手。
完整源代码、设计文档,近乎一切用于构建Wii主机的资料,还包括像N64的技术演示。
大数据文摘字幕组作品 大家好呀!YouTube网红小哥Siraj又来啦! 这次他将为我们讲解Deep Q Learning——谷歌为了这个算法收购了DeepMind。 点击观看视频 时长9分钟 带有中文字幕 ▼ 这个算法是干什么的呢? 答案就是:用来玩游戏的! 2014年,谷歌花了5亿多美元收购了位于伦敦的一家小公司:DeepMind。在此之前,DeepMind在2013年12月的NIPS大会上发表过一篇关于用深度强化学习来玩视频游戏的论文Playing Atari with Deep Reinforcem
强化学习是机器学习的一个方向,智能体通过执行某些操作并观察从这些操作中获得的奖励或者结果来学习在环境中行为。
大数据文摘字幕组作品 大家好呀!YouTube网红小哥Siraj又来啦! 这次他将为我们讲解Deep Q Learning——谷歌为了这个算法收购了DeepMind。 点击观看视频 时长9分钟 带有中文字幕 这个算法是干什么的呢? 答案就是:用来玩游戏的! 2014年,谷歌花了5亿多美元收购了位于伦敦的一家小公司:DeepMind。在此之前,DeepMind在2013年12月的NIPS大会上发表过一篇关于用深度强化学习来玩视频游戏的论文Playing Atari with Deep Reinforc
从1-1到7-1,只要一条命,就能全部通过,而且操作几乎没有迟疑,如行云流水一般。
省去了很多东西,但总体大概就这么个样子。手柄是输入设备,电视为输出设备,CPU 为处理器,PPU 为图形处理器,卡带可以看作是存储的一部分
安妮 编译自 The Verge 量子位 出品 | 公众号 QbitAI AI会打游戏已经不是新鲜事了。微软AI打出吃豆人史上最高分,暴雪和DeepMind开发工具包教AI打星际2,用神经网络和遗传算
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作者 | Murat Vurucu 编译 | 聂震坤 什么是NEAT? NEAT全称是增强拓扑神经网络(Neuroevolution of augmenting topologies),描述了在人类进
浏览过必有痕迹,有什么可以抹去社交痕迹的方法呢?social-analyzer 是一个可在 350+ 网站分析特定用户资料的工具,你可以用它来“人肉”他人,反之,你也可以用它来保护自己的用户资料:先搜为敬,再根据搜到的个人资料做下一步的资料整理,也不失为一个好的用法。这种神奇的操作也会发生在 miro 上,有了它,马里奥和皮卡丘就可以在你的终端奔跑,陪伴你输入的命令。
【AI 科技大本营导读】每月一次的热文推荐又又又来啦~这次我们从近 1000 篇 Python 文章进行了筛选,挑选出了 10 篇(前 1%)值得一看的文章以飨读者。
在第一章中我们谈到,机器学习是用泛型算法告诉你一些有关数据的有趣结论,而这个过程中你不需要写任何与问题有关的特定代码。(如果你还没有读过第一章,现在先去读吧!机器学习原来这么有趣!【第一章】)
点评:小时候特别期盼过六一,可以开心的拿着零花钱和小伙伴们happy一整天,无忧无虑,六一节前学校还有文艺晚会,真的是小孩子的春节啊。你还记得小时候的什么零食吗?棒棒糖,几毛钱一包的话梅,香!
在人工智能技术高度普及的今天,各个领域的应用中都要加入些人工智能技术好像才能更符合当下的业务产品需求。那么,人工智能技术是否有影响到游戏领域呢?当人工智能技术和游戏技术结合的时候,会迸发出什么样的火花呢? 马里奥里的坏蘑菇:游戏人工智能初探 我们可以先来看一个游戏角色,这个游戏角色就是风靡全球的马里奥大叔。 第一代的马里奥游戏是一个典型的平台类游戏。在整个游戏场景中,马里奥需要通过在各种平台上移动、跳跃、躲避敌人(当然,也可以主动攻击)的方式,一直跑到最后,拉起小旗子来完成这个关卡。在整个过程中,玩家能控制
上一节课我们展示了一个最简单的人物在屏幕内移动的例子,但人物移动时并没有配合的动画,这次我们来个高级版本的。在GB内我们管所有移动的物体都叫做精灵(Sprite)。组成精灵的瓦块(Tile)是一个8x8的像素组合。每个瓦块是一堆0或1位的组合,如果手工画这个肯定会疯掉。我们可以使用Gameboy Tile Designer(以下简称gbtd)来进行瓦块的绘画。
机器之心报道 编辑:赵阳、张倩 AIGC 正在变革游戏产业。 最近一年来,生成式 AI 在绘画、文本、代码等创作领域的表现越来越成熟,OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT 更是将这一趋势推向舆论顶点。而 AIGC 在游戏领域的进展也备受关注,投资公司 a16z 不久前发表过一篇研究文章《AIGC 在游戏中的革命》,认为在所有娱乐类目中,游戏会是生成式 AI 影响最大的领域。 在之前的报道中,我们提到过 AIGC 在游戏音乐、剧情生成中的一些应用案例(见文末「相关阅读」)。此外,还有不少研究者专注于关
强化学习是机器学习里面非常重要的一个派别。智能体 (agent) 会不断执行一些操作,通过结果来学习,在不同的环境中分别应该采取怎样的行动。
自打元宇宙概念一夜之间爆火以来,开发商们争先恐后地对增强现实的发展描绘出了各式各样的精彩蓝图。可迄今为止,对这些承诺的实现程度却只是通过手机应用程序将几乎不能移动的角色放在屏幕上进行简单的游戏之类的操作。但是,如果想真的实现这样一个持久的、不断发展的在线世界的概念,让我们不再需要每次都登录而是可以真正在其中生活,我们需要的将远不止现在的这些发展成果。因此,我们的主题公园越来越以游戏和互动的概念为中心,这可能会让我们瞥见元宇宙未来的发展方向。
微软系MR头显是微软和一众OEM大厂合作开发的,其即插即用性相比其HTC Vive等更加的平易近人。近日,亚马逊上大多数Windows MR头显正在大折扣促销中,最大的一项折扣超过4成。虽然有好多款头显都在促销,但是三星的奥德赛MR头显依旧是499美元的原价,并没有加入到促销活动。
数据类型(data type)是和数据结构密切相关的一个概念,它最早出现在高级程序语言中,用以刻画(程序)操作对象的特性.
Joe Crozier 和我最近刚从YHack 回来,那是一个耶鲁大学举办的36小时编程马拉松,有1500人参加。这是我们连续第二年参加这个比赛,也是我们第二次成功进入前8 ! 我们的项目,“crAI
2633年,外星人入侵地球,并在加鲁加群岛建立了军事组织,称为“红色猎鹰(Red Falcon)”。Red Falcon的样子大概是这样的:
强化学习来自于心理学里的行为主义理论,是在环境给予的奖励或惩罚信号的反馈下,逐步形成能获得最大利益的行为策略。与监督学习相比,强化学习不需要事先准备样本集,而是通过不断尝试,发现不同动作产生的反馈,来指导策略的学习。与无监督学习相比,强化学习不只是探索事物的特征,而是通过与环境交互建立输入与输出之间的映射关系,得到最优策略。
来源:Medium 作者:Nikolai Savas 翻译:王婉婷 Joe Crozier 和我最近刚从YHack 回来,那是一个耶鲁大学举办的36小时编程马拉松,有1500人参加。这是我们连续第二年
三年前,为了与特斯拉的Autopilot等日趋完善的高级驾驶辅助系统(ADAS)竞争,通用汽车推出了Super Cruise,当时它是世界上第一个“真正的高速公路自动驾驶技术”。通过结合使用高清地图数据,驾驶员注意力监控组件以及一系列雷达和360度摄像头,Super Cruise可以在有限访问高速公路上实现半自动驾驶,无论是长途驾驶还是日常通勤。
原文:小白系列(6)| Q-Learning vs. Deep Q-Learning vs. Deep Q-Network
强化学习(Reinforcement Learning,RL)近年来受到了广泛关注,因为它在多个领域取得了成功的应用,包括博弈论、运筹学、组合优化、信息论、基于模拟的优化、控制理论和统计学。
机器学习算法能够在我们最艰难的棋盘游戏,经典视频游戏甚至一些现代游戏中胜过人类。但它们仍然有一些很大的局限性,主要与记忆有关,或者更确切地说,它缺乏记忆。
本来之前已经决定让这个公众号『正式』一点,所以要去掉个人的碎碎念。但是涉及到『DOLO』就很难再保持客观的情绪了。 所以稍微聊一聊关于『DOLO』的一些事吧。 DOLO上线差不多一周多了吧,分数也刷
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这两天,不少人开始拿到Adobe Firefly的测试资格。 虽然3月下旬才刚刚杀入,但作为设计界权威公司的新AI工具,它的生成效果也自是被寄予厚望。 这不,英伟达AI研究科学家Jim Fan率先给出实测: Adobe能否与自筹资金的11 人团队MidJourney相抗衡? 结果是—— 嗯,Adobe Firefly被吊打了…… 不信你看: Adobe Firefly大战MidJourney Jim Fan一共测试了8轮。 第一轮: 死侍在英国一所公
通过lan-play联机,可以让国行机、外服机器甚至被Ban的机器进行联机游玩switch游戏,原理是通过服务器搭建一个"局域网"环境,通过游戏的局域网模式进行游玩。 使用Lan-play的方法联机不需要会员,不分国行与外行,因此可以实现免会员联机。 由于命令行的模式对新手不太友好,而GUI和相关工具又大多是Windows下的,我手头只有一台Mac,想和朋友联机,所以将一些工具修改和部署,方便在Mac也能实现一键联机。 下面的教程主要针对与Mac,并以《马里奥网球Ace》联机为例。 电脑配置 首先,你的Mac要先安装 Homebrew,一个包管理工具。 安装好了后,重启终端,并在终端中输入 brew install libpcap libuv switch-lan-play。 安装好后如图(因为我已经安装过,你的输入可能与我稍有差异)
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