战法pk真的是太弱了_dnf战斗法师吧_百度贴吧
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战法pk真的是太弱了
霸体技能几乎没有，操作难度太高，起手技能少的可怜，特别是Y轴特别弱势，面对漫游的回旋踢鬼剑的银光没有还手之力。最想吐槽的就是草人这个技能，战法就靠错位天击起手，每次一碰到敌人的攻击技能莫名其妙草人就交掉了，而且现在极限伤害打不出来。真佩服二海把战法玩的这么6，如果二海玩其余三loli的话肯定会更强。
于是我把碎霸和强袭满了
我大龙刀收尾多帅啊，今...
你他喵的不是废话么，战...
99999战法经验，容我装...
前几天被一个强9鸣人打...
天击抓人你要学会v字前...
缺牙要及时修复，揭秘种植牙如何做到几十年不掉？
PK还有不锁草人或天击的战法？
天击草人都是z最好不要pk
从来都是z，现在打任意职业，低分段1300还算可以吧
力法怕漫游？回旋？女漫可能还会给压制一下，男漫妥妥的没压力啊1800左右的
锁草人。。
说的没错，唯一的无敌技能就是圆舞棍(现在是不是无敌不清楚)，基本没啥霸体技能。就碎吧有点y宙
草人必须锁。
不锁草人怎么玩啊
插画培训,60天入门到插画高手,推荐工作
啦啦啦神技霸体，操作难度什么的对于高手并不存在。起手也不少，天击落花龙牙啦啦啦，对面回旋踢的时候一般都能看出来，跑位的同时反身碎霸可破，或者落花跑位回头天击，银落可啦啦啦可碎霸抓，就算没这种操作躲起来也简单。草人pk必锁
判定也很诡异，强袭被上挑破，天击杯上挑破，总之亲儿子的上挑专治各种不服
楼上真逗。不锁草人和天机并且只有六个快捷栏照样打到1800。哪有什么能不能玩的
战法这么吊的 你看你就是把自己当红眼玩了
战法是一种信仰，不是她强我们才玩，只是因为喜欢。。。。自己女儿再差，也不会嫌弃她的。(感觉逼格好高)
错位天击打到红眼抓狂，
已经把史诗分解，武器扔商店 1600+上不去
战法哪个技能不能起手？
战法第一套最重要，抓到人，你的速度就起飞了，第二套，三套就来了
我能说以前我别的号上尊之后最怕见到的就是战法吗。。。
草人天击选一个锁吧，月海两个都锁了- -，错位天击：躲技能，跑位，进攻的神技，1800分段
银光果断啦啦啦 或者龙刀
真女儿从不回头逃跑 而是站着跟他干
手速要快 走位要风骚 意识要到位 连招要稳 1800以上没问题了
不去练习有啥好抱怨的。有谁是一开始就很厉害的。输多了不就会了？
龙刀戳中人的时候不是霸体吗？跟拼大蹦居然被蹦起来了！！！真卧槽
别人碰到就交草人 猥琐几十秒 又上去干
搞得像二海玩魔道能比老仇厉害一样，每个萝莉都有本难念的
我已经习惯了开场撞上去交个草人再回来打了
我特么的快绝望了
一身ss慢的跟狗爬一样
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AI围棋赢了，以目前的技术，AI角色PK能完虐DNF职业选手否
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看了两页一半智障
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你当抓取人物吃干饭的？
大门，克拉克，夏尔米分分钟玩死你，你敢这么做
还有很多其他情况，比如卡个两个 ...
对于大门克拉克这招只需要用97八神0帧削风就够了，ai都是人写的，只要把这些情况全部考虑进去就能应对
其他还有很多情况啊，除了八神，其他人物呢，而且临场上情况是千变万化
真不是一个程序就能应付过来的，更何况再牛比的人也无法把所有情况都写进程序里
再说，夏尔米，大门，玛丽的玛丽台风的抓取范围比八神屑风大不&
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只要可能性越多，厉害的ai就越难写，因为严谨的ai要考虑全部情况，下棋都要超级电脑算半天才能出结果。。pk的ai，可以写出厉害的，但是bug估计不可避免
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对于大门克拉克这招只需要用97八神0帧削风就够了，ai都是人写的，只要把这些情况全部考虑进去就能 ...
其他还有很多情况啊，除了八神，其他人物呢，而且临场上情况是千变万化
真不是一个程序就能应付过来的，更何况再牛比的人也无法把所有情况都写进程序里
再说，夏尔米，大门，玛丽的玛丽台风的抓取范围比八神屑风大不少
我就移动到我能抓到你，你屑风抓不到我的位置，我能抓你，你却抓不到我，你拿我一点招没有
更何况，其他代呢？02什么的
02的八神跟97，98比弱成狗，大升龙判定更是辣鸡，
站立情况下，鞭子的站CD，KIM的近身5C，尤利的近身5D，都能跟他对血，
如果是换98的判定，肯定是升龙赢
假设你倒地后我压制你起身，假设你设定程序为只要对方出招你就大升龙
那好办了，我鞭子5CD能玩到你都不知道自己怎么死的，5CD跟你对血，你费血多，我费血少，反复几次，你就死了，
02鞭子5CD判定可谓狗血，不但攻击判定相当犀利，而且收招还有无敌时间
连波都能从身上穿过去
这么跟你说，鞭子5CD压制八神起身，八神所有技能全无效，要么对血要么被打回去
这种情况如果是人，肯定被打几次后就知道怎么回事了，就会换一个对应方法
而程序是死的，他就会一直这么下去。。。难道这就是程序强的地方？
你把程序编程想得太简单了，就好比现在除了围棋，其他棋基本都是被穷举法破解的，而围棋因为其变量的天量性无法用穷举法，而这次这个软件为什么那么出名，就是它已经跳开穷举，以蒙特卡罗随机选择发展并行类神经元网&
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想起某标题党“某韩服职业大神直播人机被吊打”
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万虐。。人家可以在理论极限做出一切。
对头，ai强就强在反映时间为零，在咱们眼里霸体顶技能，y轴切位还要考率身体反映速率等许多干扰到成功率的东西。对ai来说却是只要移动速度足够，霸体能覆盖技能，那么他就能等到最极限那一刻施展。
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本帖最后由 浮游生物1号 于
15:45 编辑
其他还有很多情况啊，除了八神，其他人物呢，而且临场上情况是千变万化
真不是一个程序就能应付过来的， ...
看得出你很了解格斗游戏，但是你不了解ai，横版格斗游戏这种T时间函数或者回合时间函数变量连6位数都不到的游戏对现阶段ai来说真的是吊打。你把程序编程想得太简单了，就好比现在除了围棋，其他棋基本都是被穷举法破解的，而围棋因为其变量的天量性无法用穷举法，而这次这个软件为什么那么出名，就是它已经跳开穷举，以蒙特卡罗随机选择发展并行类神经元网络运算，这是算法革命。论变量这种2轴横版格斗游戏还不如五子棋。每一帧的选择量分支可能连万都没破，还不如五子棋。
具体我还真不了解AI，如果能做出世界顶级高手跟AI对打的比赛
还真想看看
但刚才那个人举的例子我就不太敢认同，或许把问题想的简单化了
就好像他说，八神蹲在那，我一出招他就马上大升龙，看似我没办法
但别忘了，八&
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???? ??????
AI?????????????????ai??????????????????????????????????????????????????
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目前毒奶粉如果是有足够经验的PK老司机指导的话
编出AI应该会挺厉害的
具体能不能打得过人另说
但是大概思路其实也简单,
如果是人机对战,首先确定的是这会是0延迟,
AI的计算基本是以帧为单位的
如果计算得当的话确实可以做出很多BUG型的行为
比如极限Y轴破军,秒格挡,以及各种秒反应的列波破大蹦
以及各种BUG般的连发招式就不说了
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这就和DOTA2的AI一样
对于DOTA2的AI来说,幻象欺骗对手根本就是没有意义的行为,以及在人视线内扔钩子和白虎射箭肯定是无法做到的
以及神牛跳进人群想开大结果被各种秒晕围殴致死也不是没有
这是AI的天生优势
人和AI对战唯一的优势就是战术层面上的优势,比如可以用诱饵引诱AI上钩
早些时候的五子棋AI基本都是如此,想赢五子棋的AI,基本上都得用禁手(我记得是这个术语?)来克制,不然基本上没法赢
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作者：八毛鱼
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弹出框内容新华社首尔3月13日体育专电（冮冶　金敬东）13日，“阿尔法围棋”与李世石对决第四局比赛在韩国首尔四季酒店落子。在第四局比赛中，李世石执白中盘胜“阿尔法围棋”，将这场人机大战的比分改写成1：3。“阿尔法围棋”已先拿下五局中的三局。
人类终获一胜，而且是以极具戏剧性的方式。昨天结束的人机大战第四局，李世石在中盘阶段第78手“挖”，被多位观战棋手称为神之一招，此后电脑连续下出多步诡异的臭棋，观战网友戏称其为死机性招法。期间“阿法狗”的作者黄士杰忍不住摇头叹息，就连小李也一度笑场。最后电脑中盘认输。
从第一台计算机问世以来，人们就梦想造出一种可以完美模拟甚至超越人脑的计算机系统。过去20年中，有4次“人机大战”给人们留下格外深刻的印象，也成为人工智能发展的绝佳注脚。1997年，美国IBM公司的“深蓝”超级计算机以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。
韩国围棋世界冠军李世石与人工智能程序“阿尔法围棋”的对抗赛9日在韩国首尔打响。对于这场人机大战以及背后的人工智能技术发展，棋手、科学家和科幻作家都怎么看？李世石：虽然人工智能的水平相当不错而且持续提高，但至少这次我有获胜的信心。
昨天下午，谷歌人工智能“阿尔法围棋”（AlphaGo）与韩国棋手李世石继续在韩国首尔钟路区四季酒店进行第三场较量，经过4个多小时的比赛，最终AlphaGo战胜李世石，连续取得三场胜利。李世石虽然以0:3宣告失败，但仍需要和AlphaGo下完剩余两场。
3月10日，韩国棋手李世石九段携女儿在记者包围下准备进入围棋室。当日，韩国棋手李世石九段与“阿尔法围棋”之间第二轮对弈在韩国首尔举行。
持续两日的“人机大战”引发全球关注，谷歌研发的人工智能(AI)AlphaGo继9日击败代表人类围棋顶级水平的韩国棋手李世石取得开门红后，10日再下一城。人工智能的胜利带给人类的不仅是震惊，更具有里程碑意义。那承载着人类技术追求的人工智能能走多远？
日注定要写入围棋界的历史、IT界的历史、科学界的历史，甚至人类历史。在这天的3个多小时里，拥有1200多个处理器的谷歌人工智能系统AlphaGo，在深邃的围棋棋盘上把世界围棋冠军、韩国棋手李世石逼到绝路，曾经独孤求败的九段高手不得不投子认输。
人脑终于还是输给了电脑！昨天，谷歌人工智能系统AlphaGo与围棋世界冠军李世石的首场对决，吸引了全球网友围观。不过，此役最终以李世石的主动认输告终。李世石表示，是自己在开局时的失误，导致了局势一直没有办法扭转。一些围棋界人士感叹不可思议，而科技界人士则认为这是人工智能的一个标志性事件。
自上世纪五十年代第一个博弈类计算机程序诞生以来，人机之间的博弈从未终止。60多年的博弈和反复超越，成为反映人类智慧的一面镜子，也引发许多人对人工智能发展的担忧。1952年，英国计算机科学家克里斯托弗·斯特拉奇编写出第一个西洋跳棋程序。在50年代中期和60年代初，IBM的亚瑟·塞缪尔开发出了第一个能够“学习”的西洋跳棋程序。
人工智能的发展现状如何？
它在未来有可能从科学走入哲学
围棋复杂度超过宇宙原子总数
如何理解人工智能强大到什么程度
电脑能打败人脑吗？谷歌围棋AI有科学欺诈表现的三个重要原因_网易科技
谷歌围棋AI有科学欺诈表现的三个重要原因
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文/刘锋（公众号：人工智能学家）“把大象关进冰箱要几步”涉及的科学漏洞在讨论围棋AI及其比赛问题之前，我们先看那个著名的笑话“把大象关进冰箱要几步“，2000年中国春晚，赵本山、宋丹丹的小品《钟点工》，曾经用到了这个笑话：问“把大象放进冰箱总共分几步？”答：“三步，第一步把冰箱门打开；第二步把大象放进去，第三步把冰箱门带上”。小品中的情景只是一个笑话，但从科研角度看，因为故意忽视最为关键的第二步，使得这个原本伟大的科学实验，变成了笑话段子。本文提出谷歌围棋AI及其比赛有科学欺诈表现，根源也在这里。谷歌围棋AI在Nature上究竟说了什么谷歌在Nature发表论文阐述了其围棋AI程序AlphaGo的运行原理，这个原理描述相对专业，这里我们也力争用通俗易懂的语言描述谷歌究竟说了什么，谷歌围棋AI程序AlphaGo在下棋过程中主要通过四步完成工作，它们分别是：第一步快速判断：用于快速的观察围棋的盘面，类似于人观察盘面获得的第一反应第二步深度模仿 ：AlphaGo学习近万盘人类历史高手的棋局来进行模仿学习，用得到的经验进行判断。这个深度模仿能够根据盘面产生类似人类棋手的走法。第三步自学成长：AlphaGo不断与“自己”对战，下了3000万盘棋局，总结出经验作为棋局中的评估依据。第四步全局分析：利用第三步学习结果对整个盘面的赢面判断，实现从全局分析整个棋局。判断欺诈的第一个原因，谷歌的把大象关冰箱问题Nature论文阐述的AlphaGo基本原理，按照人工智能专家的评价：”其基本原理并没有新东西“，但核心价值是学习了近万盘人类历史高手的棋局，和自我对战下的3000万盘棋局总结的经验。请注意，这个关键内容，也就是AlphaGo到底终结出什么围棋规律，或者其神经网络的权重值是什么，谷歌并没有发表出来。也就是谷歌在”大象关进冰箱要几步“问题上，说出了如何打开围棋战胜人类的冰箱大门，和如何关上围棋战胜人类的冰箱大门，但唯独在第二步 围棋如何战胜人类的方法塞进冰箱，同样做了隐藏。我们知道，围棋之所以很难被人工智能攻破，战胜人类高手，就是其可能的组合数异常庞大。至于多么异常，2016年1月普林斯顿的研究人员给出了最新研究结果：对于一个19x19的围棋棋盘而言，一共有361个位置，而每个位置可以单独放置黑棋、白棋或者留空，理论上所有的可能组合是3^361种。但根据围棋规则，不是所有位置都可合法落子，例如在围棋术语中没有气的位置就不能落子。那么排除掉这些不合法的棋局后总共还剩多少种呢？普林斯顿的研究人员给出的19x19格围棋的精确合法棋局数：935我们给它多分几行：979984662770280548425419612748451699916015888314417557734840935不用数了，一共171位数！ 这个数字比我们地球所有的沙粒数量还要多！比人类已知宇宙的所有星球数量还要多！对比一下，谷歌学习的近万盘人类棋局是5位数，谷歌自行对战的3000万盘是8位数。而围棋所有可能的棋局盘数是171位数。如果规避还有可能的重复变化，我们把大头去掉，那也有70位数的棋局变化。第一也就是说谷歌以幼儿园规模的知识量，就要获得诺贝尔奖级的知识规律，这违背了科学发展规律和常识第二，如果谷歌通过学习和自行对战学到了超出寻常的规律，或者其神经网络权重值达到新的高度状态。但谷歌不愿意公开这个最重要最关键的内容，其他研究者就无法真正了解谷歌围棋的真实水平。在这种情况下，匆忙举办获得巨大商业利益，没有第三方真正监督，无法洗脱作弊嫌疑的世界冠军比赛。受到科学欺诈指控也属必然。判断欺诈的第二个原因，密室实验与棋手放水从科学实验的严谨性说，谷歌在论文中阐述的实验方法，表现不及格甚至恶劣，我们知道在物理，化学，生物，计算机等领域，进行实验时，要求实验对象必须达到一定数量，并进行多次独立实验。才能相对确保结果的稳定性和可靠性。譬如一个受到污染的试管，无论我们重复多少次实验，其结果也一定是不可靠的。谷歌在这篇论文中 对其他围棋程序选取了众多测试对象，并进行了495次实验，但对人类测试者，却只选取了一位曾经获得欧洲围棋冠军的棋手，并签署严格的保密协议，原本可以很容易邀请更多选手，但却没有按照科学规范进行多次实验。先不谈谷歌和棋手之间有无利益交易，就这一点，谷歌在Nature发表的论文从实验角度是不合格的。更重要的问题出在与谷歌对战的欧洲围棋冠军樊麾身上，在对战棋谱公布后的二个月里，大量职业围棋高手含蓄或公开指出樊麾水平发挥失常，或不求进取，或就是放水。多次战胜李世石，当前世界最优秀的围棋选手柯洁评价道：“他可能也是好久不下棋了，实力表现非常糟糕”。前北京市高校围棋冠军王烁在财新发布的文章中评价道：“这五局棋下得反而是很平庸。樊麾抵抗不足，五盘棋没有什么激烈的战斗，开局、定式、占大场、小规模接触战，收官，对抗度很差。”虽然欧洲围棋冠军樊麾多次辩解“我发挥失常，当时崩溃了“，但更多棋友评价欧洲围棋冠军樊麾，“发挥有技术变形”，“樊麾的表现只有业4水准，关键地方明显放水”，“很明显樊麾是谷歌公司的托，全是50年前的招法极其保守，不输才怪”，“对于谷歌，没有什么谎言是不能用1千万美金解决的”。除此之外，谷歌也没有像那样把围棋程序放到互联网上，光明磊落的接受大众的考验，作为与谷歌AlphaGo原理相同facebook围棋程序DarkForest，目前水平相当于业余5段，与职业选手依然有巨大的差距。同时谷歌的论文结论也存在不可重复问题，Facebook围棋项目负责人田渊栋在评价谷歌围棋AI最为关键的快速走子策略时讲到”对此AlphaGo只提供了局部特征的数目，而没有说明特征的具体细节。我最近也实验了他们的办法，达到了25.1%的准确率和4-5微秒的走子速度，然而全系统整合下来并没有复现他们的水平。我感觉上24.2%并不能完全概括他们快速走子的棋力，因为只要走错关键的一步，局面判断就完全错误了“。从上述情况看，谷歌在进行围棋实验的过程中，刻意违反科学实验规范，存在采用密室孤立实验，这些问题在3月9日与韩国选手李世石的比赛中没有消除。人们常说，互联网上，你不知道你的对面坐的是人还是条狗。同样对于谷歌围棋比赛，我们完全可以质疑，与李世石对弈的究竟是程序还是人？如何保证李世石没有被利益收买？判断欺诈的第三个原因，过度追求市场影响与提高股价谷歌选择欧洲围棋冠军和前围棋冠军李世石进行世界轰动的比赛，而且没有严格的第三方监督，排除作弊的可能，表明谷歌并不是追求科学的严谨和荣誉，而是在追求品牌和影响力最大化，从而获得巨大的经济利益。事实也证明这一点，日曝出了谷歌人工智能围棋击败欧洲冠军的消息，随后是谷歌拿出100万美元作为奖金挑战李世石。当日谷歌股价大幅上涨，涨幅4.42%，换算成市值涨了200亿美元。从宣传效果是看，谷歌这次的“广告”做非常巧妙。日彭博社报道，谷歌旗下设计围棋AI的公司DeepMind正推进自身医疗技术发展,因为其在围棋领域的影响，已经获得不菲的订单。谷歌的技术期货路径和消除欺诈指控的方法西方谚语说“一个动物，如果它走起来像鸭子 叫起来像鸭子 它就是鸭子”，同样，对于谷歌围棋Ai及其比赛，如果它回避公开如何从3000万盘（8位数）棋局获得171位天文数字棋局的规律或神经网络权重值，回避不愿大范围邀请棋手参与实验，回避收买选手嫌疑，回避不在互联网上公开对战接受监督，那么谷歌的围棋比赛可以看作一场精心策划的科学骗局或有欺诈嫌疑。商业中有一种做法叫产品期货，消费者购买商品后，要等到半年或一年后才能拿到，那时技术，原料成本大幅下降，商家因此获得利润。同样，谷歌的围棋程序应该获得一定进展，但远没有到达能够挑战职业选手或九段高手的地步，谷歌通过市场和技术手段，拔高其围棋水平。故意回避公开监督或公开大范围对战。等待未来水平继续提升后，可能会进行公开，这种做法也可以称作 ”技术期货路径。谷歌可以消除欺诈指控的嫌疑，不是与李世石下棋，而是：
1.完整公布或开源其利用3000万盘棋局和学习人类棋谱总结的规律，或公开其神经网络权重值参数，让其他实验者可以重复谷歌的实验结果，还原谷歌对战成绩。2.将谷歌围棋AI程序AlphaGo放在互联网上，接受百人，千人的同时对战。并检测对战结果，消除作弊嫌疑。这两条谷歌能做出任意一条，都可以看作是消除欺诈指控的强有力证据，但在未来一年或更长时间里，谷歌没有任何动作，那么谷歌将持续背负有科学欺诈嫌疑，利用科学炒作获得巨大经济利益的指控。作者简介： 刘锋，计算机博士，互联网进化论作者，人工智能学家主编。
本文来源：网易科技报道
责任编辑：齐亚伦_NT4779
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