在人工智能发展史上，游戏始终是检验算法能力的终极试验场。2016年AlphaGo战胜人类围棋冠军的里程碑事件，不仅展示了深度强化学习的潜力，更揭示了游戏AI从确定环境向复杂动态环境进化的技术路径。本文通过剖析围棋与即时战略游戏的算法突破，解读强化学习技术如何跨越决策复杂度、状态空间规模、实时交互等多
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深度解析AI征服星际争霸：分层决策网络与多模态学习的颠覆性突破
在即时战略游戏（RTS）领域，AI系统面临人类玩家十倍量级的决策复杂度：星际争霸II每秒钟产生30个操作指令，每个决策涉及超10^26种可能动作空间。AlphaStar通过五项核心技术架构突破了这个看似不可能的技术壁垒，其设计范式正在重塑AI决策系统的技术路线。 01 分层决策架构的范式革命 ...