追猎顶尖阵容搭配

大家好，今天我想和大家分析一下“追猎顶尖阵容搭配”的优缺点。为了让大家更好地理解这个问题，我将相关资料进行了整合，现在就让我们一起来分析吧。

追猎顶尖阵容搭配插图

锐眼

死（dead）鱼眼（eye）翻身——锐眼

锐眼，相较于热门的追猎者和强大的侠客来说，可怜的锐眼在亲女儿和新贵的挤兑下，几乎让人忘记了游侠还有这个进阶......

当然没有最垃圾的职业，只有最强大的玩家，锐眼在本次3.0新赛季的可组队可交易专家模式中，由Gucci，Yovu，Steelmage三位天梯顶级大神组成的小分队中，Steelmage这位国际服“老铁”操刀锐眼是整个3人小队的“carry”核心打手，在新赛季4个模式中竟然是最先达到100级的3人小队，仅用时3天17小时，可以看见锐眼在组队模式下输出的逆天与强大。

进阶如下：

A1极致准心

穿透附近目标

穿透的投射物增加 100% 暴击机率

攻击性投射物会返还

B1致命速度

增加 30% 投射物伤害

增加 30% 投射物速度

增加 10% 攻击速度

B2弹射

投射物连结数 +1

C1狙击

投射物攻击随著飞行的距离增加伤害，至多造成 30% 更多伤害

C2无限弹药

附加 1 个额外投射物

增加 50% 范围技能的半径

+200 点命中

D1断裂

对流血中的敌人增加 +40% 暴击加成

对流血的敌人增加 80% 暴击率

攻击击中时 25% 机率造成流血

流血状态下移动不再承受额外的伤害

进阶综述：A线为弓箭或者攻击投射物提供了必要的穿透能力；B线进一步加强了弓箭或者攻击投射物的伤害和通过连结扩大攻击对象及伤害；C线是增强了职业在远程的伤害和范围能力；D线比较特殊，针对流血中的敌人造成额外伤害和增加了对游戏里面流血伤害的抵抗；综合来看，锐眼的进阶与追猎者和侠客相比，几乎没有对自身的防御有加成，因此是一个必须要时刻与敌人保持距离作战的职业，利用"hit & run"的操作来保证自己不能被怪近身，并且在走位躲避敌人的攻击中寻找机会输出，同时因为穿透机制的变化，使得锐眼在aoe上的提升是有目共睹的，在3.0时代aoe能力爆表了。

职业总结：

游侠是3.0版本中最亮眼的起手职业，无论是追猎，侠客甚至锐眼也好，依然拥有顶尖的输出能力，但要使游侠的各个进阶做到爆炸的输出能力，需要的是各位玩家精心的培养升级，强大的装备支撑，以及良好的操作，综合来看游侠属于游戏里面的上级职业，需要对游戏的各种机制有一定了解的玩家来进行尝试。在此并不推荐第一次接触此类游戏的新人玩家来用游侠游玩，是会产生挫败感的。还是希望初次接触游戏的玩家选择容易通关剧情，容易进行farm打宝的职业来积累货币，装备和经验；有了一定基础再尝试游侠，相信你攻克游戏一个又一个的强大敌人，这种成就感是无可比拟的。

lol 傲之追猎者和买不买？

雷恩加尔刚出的时候我就买了，结果，很坑很坑，不过，经过改版之后，增强了，突然之间变成了OP中的OP英雄，前期Q技能满技能槽的时候，你从草丛跳出来基本QQEA+引燃带走个脆皮或者前期没肉起来的英雄兼职像玩一样。

虽然经过再一次改版削弱，雷恩加尔已然是个很恐怖的存在，团战的时候，切后排的ADC AP易如反掌，总的来说，雷恩加尔的Q有高伤害，W加护甲回血有赖线保命续航能力，E有减速控制追杀能力，大招R有反杀，逃命能力，最主要的还是多玩，才能把这个英雄玩好。

暗黑我就不说了，说说皎月吧，皎月虽然也被削弱了，但是削弱的是正常的标准，哪怕是正常了也一样很OP的说，皎月的Q技能不仅有比较高的伤害，而且配合大招R的突进追杀切入能力也是相当不错的，再说W技能不仅保命而且伤害也不俗的，其实我个人感觉E的团控也相当变态，你可以想象一下，团战的时候一个QR切入，一个E全都拉到你身边来，那是什么概念？那相当于一个发条的大招啊！配合团队有硬控或群攻的英雄那团灭对方不是不可能的事情。

关于未来守护者嘛，我个人认为前期还不错，后期就有点小鸡肋了，EQ打人不是那么疼了，而且很要求操作，远程模式下E+Q+W打中之后切换锤子形态Q+W+E一套连招还是很犀利的说。

说了这么多，我个人还是偏好皎月和雷恩加尔，不过一个是突进型法师，有着不俗的团控突进技能，而且也不像别的法师那么脆，雷恩加尔呢，就是草丛流，追杀暗杀流的刺客，看你个人喜好了。

以上就是我对着三个英雄的个人分析以及建议，纯手打的，不懂可以追问，希望对你有帮助吧。

索尼人工智能打败人类顶尖玩家登上《自然》封面

索尼人工智能打败人类顶尖玩家登上《自然》封面

　索尼人工智能打败人类顶尖玩家登上《自然》封面。索尼公布了一款由其旗下AI部门开发的人工智能技术，同时它也相应地成为了本周《自然》的“封面人物”，索尼人工智能打败人类顶尖玩家登上《自然》封面。

索尼人工智能打败人类顶尖玩家登上《自然》封面1

　还记得前几天索尼预告即将公布的重要AI消息吗？最近，索尼正式宣布，其研究人员已经开发出了一款名为“GT Sophy”的AI车手，可以击败人类顶尖的车手获得冠军。

　据悉，索尼对于“GT Sophy”使用了异种称为强化学习的方法进行训练。其本质就是不断的试错，将AI扔进一个没有指令的环境中，达到目标即可获得奖励。

　索尼的研究人员表示，它们必须谨慎地设计奖励，譬如微调碰撞惩罚，调整各种目标地优先级，从而保证AI地驾驶风格足够激进，但又不只是在路上欺负对手。

　在强化学习的帮助下，AI只需要几小时的训练，就已经适应了赛道飙车。并且在一两天内做到了训练数据快过95%的车手。经过45000小时的总训练，目前AI已经在索尼PS5的《GT赛车》游戏中取得了惊人的成绩，击败顶级人类车手已不是问题。

　索尼用AI对三位顶级电子竞技车手进行了测试，没有一个人能够在计时赛中击败AI。而他们也从AI竞赛中学到了新战术，学习AI的路线，掌握更好的入弯时间点。

　索尼目前表示，他们正在努力将GT Sophy整合到未来的《GT赛车》游戏中，不过尚没有提供任何具体的时间表。

　再结合之前索尼造车的各种消息，这款AI没准还能用在现实世界汽车的自动驾驶技术上，前景可谓十分乐观。

索尼人工智能打败人类顶尖玩家登上《自然》封面2

　“我们追求人工智能，是为了最终更好地了解人类。”

　作为这个世代中为数不多的拟真赛车游戏，《GT赛车Sport》的玩家们可能从来没有想过，自己玩的游戏，有天会登上世界顶级科学期刊《自然》（Nature）的封面。

　在昨天，索尼公布了一款由其旗下AI部门开发的人工智能技术，同时它也相应地成为了本周《自然》的“封面人物”，而这个人工智能的成就，是在《GT赛车Sport》中击败了全球一流赛车游戏选手们。

　Nautre第7896期封面

　或者，用“征服”这个词来形容更为合适。在索尼演示的四位AI车手与四名职业赛车玩家的对决中，冠军AI的最高圈速比人类中的最优者快了两秒有余。对一条3.5英里长度的赛道而言，这个优势一如AlphaGo征服围棋。

　在近五年的研发时间里，这个由索尼AI部门、SIE还有PDI工作室（也就是《GT赛车》开发商）共同研发的AI完成了这个目标。

　索尼为这个AI起名为GT Sophy。“索菲”是个常见的人名，源自希腊语σοφ α，意为“知识与智慧”。

　 Sophy和一般的游戏AI有什么区别？

　AI在游戏中打败人类，并不是一件稀奇事。OpenAI在“冥想训练”了成千上万场DOTA2后击败过当时的Ti8冠军OG，谷歌的AlphaStar也曾面对《星际争霸2》的顶级职业选手时表现过碾压态势，而我们每个普通玩家，也都尝过“电脑[疯狂的]”的苦头。

　2019年，OpenAI曾经在仅开放部分英雄选用的限制条件下击败过OG

　但这些“打败”并非一回事。要明白GTS中的AI车手Sophy意味着什么，首先要明确Sophy和其一个单纯“你跑不过的AI”有什么区别。

　对过往赛车游戏里的AI而言，尽管呈现形式都是游戏中非玩家控制的“智能体”，但传统意义上的AI车手通常只是一套预设的行为脚本，并不具备真正意义上的智能。

　传统AI的难度设计一般也是依赖“非公平”的方式达成的，比如在赛车游戏中，系统会尽可能削弱甚至消除AI车的物理模拟，让AI车需要处理的环境参数远比玩家简单。

　而要塑造更难以击败的AI敌人，也不过是像RTS游戏中的AI通过暗中作弊的方式偷经济暴兵一样，让AI车在不被注意的时刻悄悄加速。

　所以对于具备一定水平的玩家而言，赛车游戏里的传统AI在行为逻辑和策略选择上几乎没有值得参考的点，遑论职业赛车游戏选手。

　而Sophy则是和AlphaGo一样，通过深度学习算法，逐渐在模拟人类的行为过程中达到变强：学会开车，适应规则，战胜对手。

　这种AI带给玩家的，完全是“在公平竞争中被击败”的体验。在被Sophy击败后，一位人类车手给出了这样的评价：“（Sophy）当然很快，但我更觉得这个AI有点超乎了机器的范畴……它像是具备人性，还做出了一些人类玩家从未见过的行为。”

　这难免再次让人联想到重新改写了人类对围棋理解的AlphaGo。

　相对于围棋这种信息透明的高度抽象游戏，玩法维度更多、计算复杂度更高的电子游戏，在加入深度学习AI之后，其实一直很难确保“公平竞技”的概念。

　例如在2019年征战《星际争霸2》的AlphaStar，基本没有生产出新的战术创意，只是通过无限学习人类选手的战术，再通过精密的多线操作达成胜利——即便人为限制了AlphaStar的APM，AI完全没有无效操作的高效率也并非人类可比。

　这也是为什么在AlphaStar与人类职业选手的对抗记录里，当AI用“三线闪追猎”这样的神仙表演击败波兰星灵选手MaNa后，并不服气的MaNa在赛后采访中说出了“这种情况在同水平的人类对局中不可能出现”这样的话。

　AlphaStar用追猎者“逆克制关系”对抗MaNa的不朽者部队

　同样，《GT赛车》也是一款与《星际争霸2》具备同样复杂度的拟真赛车游戏。

　在专业赛车玩家的眼中，路线、速度、方向，这些最基本的赛车运动要素都可以拆解为无数细小的反应和感受，车辆的重量、轮胎的滑移、路感的反馈……每条弯道的每次过弯，都可能存在一个绝佳的油门开度，只有最顶级的车手可以触摸到那一缕“掌控”的感觉。

　在某种意义上来讲，这些“操纵的极限”当然能够被物理学解释，AI能掌握的范围显然要大于人类。所以，Sophy的反应速度被限制在人类的同一水平，索尼为它分别设置了100毫秒、200毫秒和250毫秒的反应时间——而人类运动员在经过练习后对特定刺激的反应速度可以做到150毫秒左右。

　无疑，这是一场比AlphaStar更公平的战斗。

　 Sophy学会了什么

　和Sophy为数众多的AI前辈一样，它也是利用神经网络等深度学习算法来进行驾驶技巧的训练。

　Sophy在训练环境中会因为不同的行为遭受相应奖励或者惩罚——高速前进是好的，超越前车则更好；相应地，出界或者过弯时候撞墙就是“坏行为”，AI会收获负反馈。

　在上千台串联起的PS4组成的矩阵中，Sophy经受了无数次模拟驾驶训练，在上述学习里更新自己对《GT赛车Sport》的认知。从一个不会驾驶的“婴儿”到开上赛道，Sophy花费了数个小时的时间；一两天后，从基础的“外内外”行车线开始，Sophy已经几乎学会了所有常见的赛车运动技巧，超越了95%的人类玩家。

　索尼AI部门为Sophy搭建的“训练场”

　然而，赛车并不是一个人的游戏。即便Sophy在去年7月份的比赛中，已经可以没有其他赛车的情况下拥有超出顶级人类选手的计时赛成绩，但在真实的多人游戏中，Sophy还需要学会与对手进行对抗上的博弈，理解其他车手的行为逻辑。

　因此，索尼AI部门的科研人员对Sophy进行了更多的“加练”，比如面对其他车时如何插线超车、阻挡卡位。到最后，Sophy甚至还被“教育”到能够理解和遵守赛车运动中的比赛礼仪——比如作为慢车时进行让车，同时避免不礼貌的恶意碰撞。

　赛车游戏中的AI车，一般即便会尝试躲避与玩家擦碰，其实现方式也只是不自然地闪躲。而Sophy呈现出的“比赛理解”，都是依靠脚本运行的传统赛车AI无法做到的。

　到了10月，Sophy已经可以在正式的同场比赛中击败最顶级的人类选手。

　索尼邀请的四位人类车手，其中包括GT锦标赛三冠王宫园拓真

　比如第一场在Dragon Trail（龙之径）上进行的比赛。作为《GT赛车Sport》的驾驶学校尾关，每个GTS玩家应该都相当熟悉这条赛道（以及DLC中的“汉密尔顿挑战”）。在数万个小时的训练过后，排名第一的Sophy车手已经可以踩着绝对的最优路线保持全程第一。

　而在四个Sophy与四位人类车手角逐的第二个比赛日中，AI们的优势进一步扩大了——几乎达成了对顶级人类玩家的碾压。

　如果只是在路线的选择和判断上强过人类，用更稳定的过弯来积累圈速优势，这可能还没什么大不了的。

　但研究者们认为，Sophy几乎没有利用在用圈速上的绝对优势来甩开对手（也就是AI身为非人类在“硬实力”上更强的部分），反而在对比赛的理解上也超过了人类玩家，比如预判对手路线的情况下进行相应的对抗。

　在《自然》论文所举的案例中，两名人类车手试图通过合法阻挡来干扰两个Sophy的首选路线，然而Sophy成功找到了两条不同的轨迹实现了超越，使得人类的阻挡策略无疾而终，Sophy甚至还能想出有效的方式来扰乱后方车辆的超车意图。

　Sophy还被证明能够在模拟的萨尔特赛道（也就是著名的“勒芒赛道”）上执行一个经典的高水平动作：快速驶出前车的尾部，增加对前车的阻力，进而超越对手。

　更令研究者称奇的是，Sophy还捣鼓出了一些非常规的行为逻辑，听上去就像AlphaGo用出新的定势一样。通常，赛车手接受的教育都是在过弯时“慢进快出”，负载只在两个前轮上。但Sophy并不一定会这么做，它会在转弯时选择性制动，让其中一个后轮也承受负载。

　而在现实中，只有最顶级的'F1车手，比如汉密尔顿和维斯塔潘，正在尝试使用这种三个轮胎快速进出的技术——但Sophy则完全是在游戏世界中自主学会的。

　曾经取得三次GT锦标赛世界冠军的车手宫园拓真在与AI的对抗中落败后说，“Sophy采取了一些人类驾驶员永远不会想到的赛车路线……我认为很多关于驾驶技巧的教科书都会被改写。”

　 “为了更好地了解人类”

　区别于以往出现在电子游戏中的先进AI们（比如AlphaStar），Sophy的研究显然具备更广义、更直接的现实意义。

　参与《自然》上这篇论文撰写的斯坦福大学教授J.Christian Gerdes就指出，Sophy的成功说明神经网络在自动驾驶软件中的作用可能比现在更大，在未来，这个基于《GT赛车》而生的AI想染会在自动驾驶领域提供更多的帮助。

　索尼AI部门的CEO北野宏明也在声明中表示，这项AI研究会给高速运作机器人的研发以及自律型驾驶技术带来更多的新机会。

　Sophy项目官网的介绍

　但如果我们将目光挪回作为拟真赛车游戏的《GT赛车》本身，Sophy的出现，对大众玩家和职业车手而言同样具备不菲的意义。

　正如文章前面所说，在目前市面上大多数拟真赛车游戏中，“传统AI”已经是一个完全不能带给玩家任何乐趣的事物。这种依赖不公平条件达成的人机对抗，与赛车游戏开发者希望带给玩家的驾驶体验是相悖的，人类玩家也无法从中获得任何教益。

　在索尼AI部门发布的纪录片中，“GT赛车之父”山内一典就表示，开发无与伦比的AI可能是一项了不起的技术成就，但这对普通玩家来说可能不是什么直白的乐趣。

　因此，山内承诺在未来的某个时候，索尼会将Sophy带入到三月份即将发售的《GT赛车7》中。当Sophy能够更加了解赛场上的环境和条件，判断其他车手的水平，一个这样智能又具备风度的AI，就能够在与人类比赛时，为玩家提供更多真实的快乐。

　在拟真赛车游戏逐渐“小圈子化”，众多厂商都做不好面对纯新玩家的入门体验的今天，或许一个AI老师的存在，有机会能给虚拟世界中的拟真驾驶带来更多的乐趣，就像《GT赛车4》的宣传片片头所说，“体验汽车生活”。

　这可能才是一个基于游戏而生的AI能为玩家带来的最重要的东西——如同山内一典对Sophy项目的评论， “我们不是为了打败人类而制造人工智能——我们追求人工智能，是为了最终更好地了解人类。”

索尼人工智能打败人类顶尖玩家登上《自然》封面3

　据路透社伦敦2月9日报道，索尼公司周三说，它创造了一个名为“GT索菲”的人工智能（AI）代理，能击败《GT赛车》——PlayStation平台上的模拟赛车游戏——中全球最优秀的车手。

　该公司在一份声明中说，为了让“GT索菲”为这款游戏做好准备，索尼公司的不同部门提供了基础人工智能研究成果、超现实真实世界赛车模拟器，以及进行大规模人工智能训练所需的基础设施。

　报道称，去年7月，该人工智能首次与《GT赛车》的四名顶尖车手展开了较量，它吸取了这次比赛的经验，并在当年10月的另一场比赛中战胜了人类车手。

　这款人工智能的设计团队领导者、索尼人工智能美国公司负责人彼得·沃尔曼说：“我们用了大约20台PlayStation游戏机，同时运行大约10到12天，才训练‘GT索菲’从零开始达到超人类水平。”

　报道指出，虽然人工智能曾在国际象棋、麻将和围棋比赛中击败人类，但索尼公司说，掌握赛车驾驶技术的难点在于，许多决定是必须实时做出的。

　据报道，索尼的竞争对手微软公司最近斥资近690亿美元收购了动视暴雪公司。微软一直在利用游戏来改进人工智能，其方式是不断为人工智能模型提供新挑战。

　报道称，《GT赛车》是一款模拟赛车电子游戏，1997年问世，已售出8000多万套。

　索尼希望将学习到的东西应用到其他PlayStation游戏中。该公司说：“有很多游戏可以对人工智能构成不同挑战，我们期待开始解决这些问题。”

超级特工系统的章节目录

序幕：超级特工系统降临第一章：新的开始第二章：咸鱼翻身第三章：任务须知第四章：黑拳第五章：一次一根手指第六章：一球成名（上）第七章：一球成名（下）第八章：初试潜入系统第九章：暴力式潜入第十章：幽灵第十一章：成就任务初体验第十二章：腹黑女第十三章：算账第十四章：一招鲜第十五章：共进晚餐第十六章：富家子弟第十七章：偷吻睡美人（上）第十八章：偷吻睡美人（下）第十九章：明星保镖第二十章：职业的第二十一章：驾驶系统初体验第二十二章：签名第二十三章：约会第二十四章：背景第二十五章：白氏财团第二十六章：男人的浪漫第二十七章：警告第二十八章：大闹酒吧第二十九章：火拼第三十章：后续任务第三十一章：新的一周第三十二章：开刀的对象第三十三章：敌人的敌人第三十四章：试车第三十五章：杀手第三十六章：对峙第三十七章：姐姐第三十八章：名牌VS山寨第三十九章：郎才女貌第四十章：二度挑战第四十一章：稳中求成第四十二章：单独谈话第四十三章：杠上了第四十四章：三巨头聚首第四十五章：一展身手第四十六章：催眠第四十七章：援救行动（上）第四十八章：救援行动（下）第四十九章：大丰收第五十章：偶遇第五十一章：百变星君第五十二章：漆黑之牙（上）第五十三章：漆黑之牙（中）第五十四章：漆黑之牙（下）第五十五章：主线任务第五十六章：唐静怡的秘密第五十七章：校花的再访第五十八章：校园恐怖袭击（一）第五十九章：校园恐怖袭击（二）第六十章：校园恐怖袭击（三）第六十一章：校园恐怖袭击（四）第六十二章：特工医疗设备第六十三章：交易的秘密第六十四章：白鬼的诞生（上）第六十五章：白鬼的诞生（下）第六十六章：综合挑战（上）第六十七章：综合挑战（下）第六十八章：来得不易去得却快第六十九章：休息第七十章：美女邻居的好处第七十一章：期中考试第七十二章：人若犯我第七十三章：搅局第七十四章：另一种外交第七十五章：线人第七十六章：准备万全第七十七章：谈判第七十八章：三巨头再聚首第七十九章：叼丝和女神的合奏第八十章：帮派火拼第八十一章：卖家和买家第八十二章：寻踪第八十三章：猎人和猎物（上）第八十四章：猎人和猎物（下）第八十五章：下雨天第八十六章：来自二次元的挑衅第八十七章：“随心所欲”（上）第八十八章：随心所欲（下）第八十九章：游乐园（上）第九十章：游乐园（下）第九十一章：大小乔的家世第九十二章：车内的疯狂第九十三章：隐秘刺客第九十四章：开战第九十五章：新邻居第九十六章：罗生门第九十七章：斗智斗勇第九十八章：顺藤摸瓜第九十九章：老狐狸第一百章：首战告捷第101章：唐静怡的心动第102章：泄密第103章：“借花献佛” 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天空竞技场×豪华游轮（上）天空竞技场，世界第四高的建筑，共有251层，991米。

传闻这里是世界黑道组织洗钱场所，每年的一定时间，黑道集团的十老头会在这里聚集，明则赌博暗则瓜分钱财，却无人知道这传闻是真是假。不过这里是唯一把地下格斗赌博合法化的地方，且赌博金额没有上限。

每天都有人死亡，每天还都有人进来。

有人来是为了花钱，有人则是为了赚钱。

这里的格斗没有规则，只要打倒对手就可以，所以，生命的意义在这里显得渺小，好像只要有钱就可以买命。

坐在走廊里，看着碓叠的纸牌一层层的架高，西索百无聊赖的玩着牌。已经多久了？好像整整三个小时过去了。

他喜欢等待，也善于等待。但是这次，他觉得他在浪费时间，因为他这次任务是做保镖。

终于等到了他的老板。雇主名叫克鲁奇，看来五十多岁上下，瘦瘦高高的，却是全世界黑道集团顶尖人物，暗地瓜分六大洲的十老头之一，也是西索的老主顾了。

不过在西索眼中他是个无聊透顶的老家伙，他非常宠……