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[发明专利]模型训练方法、模型使用方法、计算机设备及存储介质-CN202010496299.X有效
发明人：纪晓龙;朱晓龙;季兴;汤善敏;周正;李宏亮;张正生;刘永升 -专利权人： 超参数科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-06-03 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： A63F13/67 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种模型训练方法、模型使用方法、计算机设备及存储介质，本申请实施例可以获取训练样本数据，从所述训练样本数据中提取观察变量；获取所述观察变量的真实编码类型，以及获取智能体的真实动作；通过编码模型对所述观察变量进行编码，得到预测编码类型；根据所述真实编码类型与所述预测编码类型对所述编码模型的参数进行调整，得到训练后的编码模型；通过训练后的编码模型将所述观察变量映射为高维特征；通过所述分类模型基于所述高维特征确定智能体的预测动作；根据所述真实动作与所述预测动作对所述分类模型的参数进行调整，得到训练后的分类模型。提高了对模型训练的可靠性和准确性。
模型训练方法使用方法计算机设备存储介质

[发明专利]智能体的行为控制方法、装置、设备及存储介质-CN202310587444.9在审
发明人：李志龙;李赐兴;纪晓龙;汤善敏;王骜;季兴 -专利权人： 超参数科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： A63F13/67 文献下载
摘要：本发明提供一种智能体的行为控制方法、装置、设备及存储介质。方法应用于行为控制系统，行为控制系统包括目标预测模块以及行为预测模块，包括：获取目标智能体所处的环境信息，并基于环境信息确定对应的目标向量特征以及目标图像特征；通过目标预测模块对目标向量特征以及目标图像特征进行分析，得到目标智能体对应的第一预测目标；通过行为预测模块对目标向量特征、目标图像特征以及第一预测目标进行分析，得到目标智能体对应的预测行为信息；控制目标智能体基于第一预测目标执行预测行为信息对应的行为。本申请旨在对智能体的选择目标以及行为进行预测，进而在实现控制智能体的行为的基础上，提高智能体行为的可靠性、可解释性。
智能行为控制方法装置设备存储介质

[发明专利]交互式任务的控制方法、装置、存储介质和计算机设备-CN201910891706.4有效
发明人：周正;汤善敏;朱晓龙;李宏亮;张正生;刘永升 -专利权人： 超参数科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： A63F13/847 文献下载
摘要：本申请涉及一种交互式任务的控制方法、装置、存储介质和计算机设备，所述方法包括：当确定交互式任务处于角色竞逐阶段时，获取所述交互式任务中目标虚拟对象持有的第一交互资源和未持有的第二交互资源；根据所述第一交互资源和所述第二交互资源确定资源分布特征；确定所述目标虚拟对象在所述角色竞逐阶段的候选竞逐特征；通过机器学习模型分别对所述资源分布特征和所述候选竞逐特征进行处理，得到所述目标虚拟对象在所述交互式任务中的角色竞逐策略；根据所述角色竞逐策略控制所述目标虚拟对象进行角色竞逐操作。本申请提供的方案可以有效地提高目标虚拟对象在互动过程中的获胜概率。
交互式任务控制方法装置存储介质计算机设备

[发明专利]虚拟对象控制方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110255524.5有效
发明人：王善意;杨木;武建芳;王宇舟;郭仁杰;杨正云;杨少杰;刘永升 -专利权人： 超参数科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-09 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： A63F13/55 文献下载
摘要：本申请涉及一种虚拟对象控制方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：获取目标虚拟对象所处的当前虚拟环境对应的当前状态特征；将当前状态特征输入到已训练的交互模型中进行视野预测以及交互任务预测，得到候选交互任务集合中各个候选交互任务对应的交互任务预测概率，以及候选视野角度集合中各个候选视野角度对应的视野预测概率；基于各个候选交互任务对应的交互任务预测概率从候选交互任务集合中选取候选交互任务，作为目标交互任务；选取候选视野角度，作为目标视野角度；控制目标虚拟对象将视野调整到目标视野角度，并执行目标交互任务。提高了目标虚拟对象的灵活性以及任务执行的准确度。
虚拟对象控制方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]强化学习模型处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110153700.4有效
发明人：杨少杰;郭仁杰;杨正云;杨木;武建芳;王善意;邓志弘;朱恒满;张正生;刘永升 -专利权人： 超参数科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： A63F13/67 文献下载
摘要：本申请涉及一种强化学习模型处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：当虚拟环境中多个不同阵营的虚拟角色之间进行交互时，获取交互所产生的交互数据；通过图形处理器和中央处理器分别对所述交互数据进行特征提取，并将所提取的特征进行合并得到角色特征；通过强化学习模型对所述角色特征进行特征处理，预测出每个虚拟角色对应的交互行为和奖励值；基于包括所述角色特征、所述交互行为和所述奖励值的训练样本，对与所述强化学习模型关联的模型进行迭代训练；当训练所得的模型达到训练停止条件时，将训练所得的模型作为最终的强化学习模型。采用本方法能够训练得到的强化学习模型的精度。
强化学习模型处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]虚拟对象控制、模型训练方法、装置和计算机设备-CN202110251267.8有效
发明人：季兴;纪晓龙;许壮;李赐兴;朱晓龙;汤善敏;张正生;刘永升 -专利权人： 超参数科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-08 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： A63F13/67 文献下载
摘要：本申请涉及一种虚拟对象控制、模型训练方法、装置和计算机设备。其中虚拟对象控制方法包括：获取当前虚拟环境的配置信息，根据配置信息确定目标虚拟对象及目标虚拟对象对应的目标观察变量类型；获取目标虚拟对象对应的当前观察变量；将当前观察变量映射成预设维度的特征向量，得到第一特征向量；获取当前虚拟环境对应的观察变量类型集合，根据观察变量类型集合对目标观察变量类型进行特征映射，得到第二特征向量；组合第一特征向量及第二特征向量，得到目标虚拟对象对应的目标特征向量；将目标特征向量输入已训练的控制模型中，基于控制模型的输出结果控制目标虚拟对象执行对应的目标动作。采用本方法能够提高虚拟对象控制效率。
虚拟对象控制模型训练方法装置计算机设备

[发明专利]模型训练方法、行动策略制定方法、服务器及存储介质-CN202211242561.3在审
发明人：陈嘉欣;陈翰墨;朱晓龙 -专利权人： 超参数科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： A63F13/67 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练方法、智能体的行动策略制定方法、服务器及存储介质，其中，模型训练方法包括：获取虚拟环境中智能体的当前状态信息、及智能体与虚拟环境的当前交互信息；通过预设的基础模型基于当前状态信息和当前交互信息，输出智能体对应当前虚拟环境的可执行的第一任务和第二任务；当第一任务和第二任务存在任务冲突时，根据任务冲突对应的冲突信息调整基础模型的网络参数，以修正任务冲突得到更新模型；根据更新模型控制智能体在虚拟环境中执行对应的行动策略，并根据智能体的行动结果数据优化更新模型得到目标模型，通过本申请所用的模型训练方法获取的AI模型可以控制智能体在虚拟环境中所输出的动作更为合理、更具人性化。
模型训练方法行动策略制定服务器存储介质

[发明专利]一种游戏AI训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211263860.5在审
发明人：李赐兴;季兴;汤善敏 -专利权人： 超参数科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： A63F13/67 文献下载
摘要：本发明提供了一种游戏AI训练方法、装置、电子设备及存储介质，通过引入对游戏场景中所有玩家的关注，同时对一个对局中所有玩家的宏观决策进行预测，可以加强游戏AI对其他玩家行为的感知，充分利用每一局游戏中所有玩家的数据，有效提升模型训练中数据利用率，提高游戏AI的拟人性，使得游戏AI更具有真实性。可以有效应用于各种竞技游戏的的不同应用场景，提高游戏玩家的用户体验。
一种游戏 ai 训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]智能体的训练方法、计算机设备及存储介质-CN202211362801.3在审
发明人：吴波;陈嘉欣;朱晓龙 -专利权人： 超参数科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种智能体的训练方法、计算机设备及存储介质，属于人工智能领域。该方法包括：获取预设环境在当前时刻的环境状态信息，并获取智能体响应环境状态信息得到的动作以及获取智能体在执行动作后得到的环境激励数据；获取噪声激励数据以及获取智能体估计的环境状态信息和动作的探索价值偏差，并将探索价值偏差确定为价值激励数据；根据环境激励数据、噪声激励数据和价值激励数据，生成目标激励数据；根据环境状态信息、动作和目标激励数据，对智能体进行强化学习训练。本发明实施例的技术方案极大地提高了智能体对未知区域的探索效率，有效提高了智能体对最优策略的探索，从而极大地提高了智能体的强化学习效率。
智能训练方法计算机设备存储介质

[发明专利]游戏中虚拟角色的控制方法、装置、设备及存储介质-CN202211222945.9在审
发明人：季兴;李赐兴;纪晓龙;李志龙;汤善敏;许壮 -专利权人： 超参数科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： A63F13/56 文献下载
摘要：本申请提供一种游戏中虚拟角色的控制方法、装置、计算机设备及介质，方法包括获取目标虚拟角色的当前游戏状态信息以及特征信息，其中，特征信息包括预设特征信息以及通用特征信息，当前游戏状态信息包括虚拟角色的当前状态信息；基于预设特征信息以及通用特征信息将目标虚拟角色的控制模型解耦为自定义模型以及通用模型并对自定义模型以及通用模型进行训练，得到对应的第一深度学习模型以及第二深度学习模型；将第一深度学习模型以及第二深度学习模型组合为第一目标学习模型，基于当前游戏状态信息利用第一目标学习模型进行动作预测处理得到目标虚拟角色执行动作的动作信息。基于动作信息控制目标虚拟角色执行动作，由此能够控制虚拟角色的动作。
游戏虚拟角色控制方法装置设备存储介质

[发明专利]AI模型训练方法、动作控制方法、服务器及存储介质-CN202211299002.6在审
发明人：李志龙;季兴;李赐兴;纪晓龙;汤善敏;许壮;张正生;刘永升 -专利权人： 超参数科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： A63F13/58 文献下载
摘要：本申请公开了一种AI模型训练方法、动作控制方法、服务器及计算机可读存储介质，该模型训练方法包括：获取一个游戏角色的训练样本，训练样本包括游戏角色的离线数据以及第一级标签与第二级标签，第一级标签表示游戏角色执行的动作信息，第二级标签表示游戏角色执行的动作的方向信息；对训练样本进行特征提取，获得动作特征输入预设多层神经网络产生的输出输入至第一分支，获得游戏角色的预测动作信息与预测动作的方向信息，计算所述预测动作信息与第一级标签以及所述预测动作方向信息与第二级标签的损失函数，若损失函数满足预设收敛条件，停止训练，得到AI模型。因此，通过对游戏角色的精细建模提高了AI模型的拟人性。
ai 模型训练方法动作控制服务器存储介质

[发明专利]智能体的建模方法及装置、设备及存储介质-CN202211263936.4在审
发明人：邓志弘;周正;石悦鑫;杨正云;朱晓龙;刘永升 -专利权人： 超参数科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： A63F13/52 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种智能体的建模方法，方法包括：获取AI服务器中目标游戏场景至少包括游戏场景数据的游戏数据，以及在目标游戏场景下，预设的主机客户端推送的所有智能体的行为观测数据；根据游戏场景数据以及行为观测数据，确定每个智能体的视觉数据；根据视觉数据以及动作决策模型，确定每个智能体的目标动作指令；将目标动作指令发送至每个智能体对应的客户端，并返回执行获取游戏数据以及行为观测数据的步骤，直至动作决策模型收敛，完成目标游戏场景的智能体的建模。通过上述方式在AI服务器中动态渲染智能体视觉数据，减少通过网络传输视觉数据浪费带宽的问题，且强化学习训练的动作决策模型使得智能体行为动作更加拟人。
智能建模方法装置设备存储介质

[发明专利]一种智能体训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211264239.0在审
发明人：周正;吴宇翔;王浩然 -专利权人： 超参数科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明提供了一种智能体训练方法、装置、电子设备及存储介质，通过设置不同风格的训练奖励，实现对于不同智能体的训练，经过训练后的智能体能够实现不同风格的操作和对应的行为，使最终整体训练后的模型能够产生不同风格的智能体，在多风格的基础上保证智能体的策略强度。
一种智能训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种游戏行为规划方法、装置、设备及存储介质-CN202211274398.9在审
发明人：沈为汉;朱晓龙 -专利权人： 超参数科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： A63F13/75 文献下载
摘要：本申请提供一种游戏行为规划方法、装置、计算机设备以及介质，其中方法包括：获取游戏中非玩家角色的当前状态信息以及目标任务规划，其中，当前状态信息包括当前行为以及当前行为状态，目标任务规划包括目标行为状态；将当前行为状态以及目标行为状态进行量化，并计算量化后的当前行为状态与目标行为状态之间的距离；以当前行为为基准，基于距离从动作库中获取行为路线信息；基于行为路线信息对非玩家角色进行行为规划，以使非玩家角色完成目标任务规划。本申请提出的方法能够根据给定的目标任务规划获取非玩家角色的行为路线，进而控制其完成目标规划，该方法提高了非玩家角色的开发速度，且非玩家角色的行为范围较广，能够提高玩家的使用体验。
一种游戏行为规划方法装置设备存储介质

[发明专利]一种拟人化智能体训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211263937.9在审
发明人：吴宇翔;王浩然;周正 -专利权人： 超参数科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供了一种拟人化智能体训练方法、装置、电子设备及存储介质，在采集用于模型训练的信息时，针对模拟环境中的环境特征信息，通过引入了对类图像特征以及向量特征的使用可以对此类模拟环境的特征有良好的表达。同时采用强化学习的方式进行模型训练，可以避免对用户数据的依赖。通过模型训练得到的AI智能体，在拥有超过人类的操作水平的同时，行为也更加拟人化，能够更加匹配玩家用户的使用需求。
一种拟人化智能训练方法装置电子设备存储介质

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