嘴炮王者Tyler1化身免费AI陪玩,帮你在英雄联盟中打爆三路,轻松上分

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实时游戏内的指导和分析,助力你的上分路。

《英雄联盟》(LOL)作为经典 MOBA 游戏,自 2009 年发布至今,因其深度策略性及强烈的竞技性一直受到全球玩家的喜爱。丰富多样的英雄角色、精妙的团队合作和紧张刺激的比赛氛围,每一局都需要你的战术博弈。

德莱文作为 LOL 中操作难度最高的 ADC( 以物理伤害为主的远程输出角色 )之一。在美服,有一位玩家是公认的最强德莱文,他就是当红主播 Tyler Steinkamp,大家可能更熟悉 Tyler1 这个名字。他在 Twitch 上有 531.3 万关注者,在美服的名气甚至和 Faker 不相上下。

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Tyler1 在 Twitch 的直播截图

他为何能这么火?因为他除了有精湛的技术,还有暴躁的脾气和喜欢喷人的嘴。2016 年他因对其他玩家的恶意言辞和送人头行为被禁赛。被禁期间,他转向其他游戏和内容创作,继续在 Twitch 上积累人气。2018 年,经过与 Riot 的合作和行为改善,他获得了解禁,重新开始发游戏视频,并迅速恢复了高人气。

如果他成为了你的 LOL 教练,你觉得你能在对局中获胜吗?这不是无厘头的想象,而是现实。Tyler1 在 X 平台上发文表示,「 我把自己变成了一个 AI 伙伴,让你在《英雄联盟》中变得更强!」而实现这一切需要 Backseat AI。Backseat AI 是一个免费的 LOL AI 搭子。在游戏过程中,它将通过语音为玩家提供实时的游戏评论和建议,包括购买装备的建议和对线策略等。无论你是新手还是老手,Backseat AI 都能帮你提升游戏体验,让你更快掌握游戏技巧。它已经获得了 Riot 的官方认可,所以无须担心被禁号。

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Tyler1 在发布的视频中展示了 Backseat AI 的能力,视频中使用的便是他自己的声音。我们一起来看看 Tyler1 对战自己的 AI 分身效果如何。

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Backseat AI 经过优化,对游戏性能的影响降到了最小,保证了在使用过程中游戏体验仍流畅丝滑。现在,Backseat 的左面应用程序中提供了 Backseat Buddy 以及赛后大厅功能, Backseat 透露,未来还将推出实时问答、赛前建议和更多全球创作者的语音:

据 Backseat 介绍,自 2024 年开始以来,Tyler1 与其团队努力打造 LOL 的终极伴侣应用程序。他们想通过这种方式成为提高联赛水平的最佳方式,让每场比赛都充满乐趣。Backseat AI 目前处于早期 alpha 阶段,他们提供了两个等级,Backseat 高级会员每月收费 4.99 美元。该会员资格可即时访问软件等。还有一个免费层级,需要玩家加入候选名单。免费会员将收到广告,并且不能提前使用新功能。不过,免费用户同样可以获得游戏内的指导和分析。

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候选名单链接:

虽然 Tyler1 自己玩得挺起劲,但是外网的 LOL 玩家们却不打算买账,他们认为「30 秒后要去打龙,捏好闪现和大招」、「目前你的经济比对方高,应该强势入侵对面野区」这类提醒可能对初学者很有用。但 lol 的游戏节奏太快,对于高阶玩家来说,这些游戏意识都已经内化成本能反应了,没必要靠 AI 来提醒。

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也有网友质疑,认为使用能够实时跟踪每个英雄状态的软件算是开挂。此外,要在 LOL 这样的 MOBA 游戏中取得胜利,需要进行宏观决策,何时发起团战,何时把队友卖了,都需要对整个战局有全面的理解,但 Backseat AI 还不具备这种判断能力。

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不过早在 2018 年,AI 已经让人类在另一款经典的 MOBA 游戏 Dota 2 中一败涂地。来自 OpenAI 的 OpenAI Five 完虐电竞职业选手,以 2:0 的成绩打败了当时的世界冠军队 OG。

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据 OpenAI 当时公开的训练细节,OpenAI Five 之所以能达到 99.9% 的游戏胜率,是因为在 10 个实时月内累积了相当于 45000 年的游戏经验,平均每日获得 250 年的模拟经验。与拥有丰富人才、算力和资源的 OpenAI 相比,对于 Tyler1 及其新创公司来说,从拳头游戏获取真人训练数据存在挑战。即使他们能够获得大量训练数据,短时间内也缺乏足够的算力资源来显著提升模型的游戏水平。

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在 Backseat 之前,多模态 AI 游戏助手早已成为各个科技大厂押宝的赛道。三天前,英伟达创始人、CEO 黄仁勋在 2024 年 COMPUTEX 科技大会上发布了自家的「游戏搭子」Project G-Assist。G-Assist 首次亮相是 2017 年英伟达的愚人节恶搞,当时它笑称 AI 助手能够在你去拿披萨时帮你玩游戏。如今,七年过去了,这回 G-Assist 真能帮你打游戏了。Project G-Assist 由 RTX 驱动,它能感知玩家在当下的游戏状态,并与游戏的知识库连接,不用查看攻略,有了 Project G-Assist,想开的宝箱一个都不会漏掉了。

在英伟达的演示中,在你刚进入《方舟:生存进化》的时候,开荒时期需要寻找装备,选择初期性价比最高的武器,只要向 Project G-Assist 提问,它都能搞定。再比如遇上恐龙,是回避,还是驯服,Project G-Assist 完全能帮你无痛渡过新手期。

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在今年的微软 Build 2024 开发者大会之前, 升级为 GPT-4o 的 Copilot 带玩《我的世界》也狠狠惊艳了一把。它能直接告诉你应该如何建设,怎么躲避僵尸。不用看攻略视频,就像有一个老玩家在身边手把手地教。

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实际上,让大模型学会玩 LOL 这样的游戏是一举多得。游戏是 AI 极佳的训练测试场。在一场游戏对战中,AI 必须采用复杂的策略来应对,这要求它具备高效的分类能力、精准的决策力和强大的自我优化能力。在游戏具备明确的奖励机制和得分标准,方便研究人员进一步评估和迭代。

除了科技大厂,加强 AI 对游戏的理解,许多开发者也已跃跃欲试。在 OpenAI 刚推出第一个多模态大模型 GPT-4V 时, X 平台(原推特)博主 @pwang_szn 晒出了自己用 OpenAI 视觉 API 解说 LOL,这个 demo 用到的是 LNG 与 T1 的一场比赛视频,引起了全网 50 多万网友的围观。

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整个实现过程分为 7 步:

经过如此复杂的步骤,也只能解说赛后视频,不能做到实时同步解说。仅过去半年,不用 7 步,大模型本身已经可以一步到位,甚至超越了实时解说的能力,可以做你的智能陪练了。看来,可能等不了几个月,我们就能在 LPL 赛场上看到 AI 选手的表现了。

参考链接:

正文完
 
yangyang
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