OOPS DOTA NEWS / DOTA 2 · AI
AI sa Dota 2: pinag-aaralan ng Dota2-Vis kung kailan nakikita ng kalaban ang hero
Nagpakita ka sa lane — may impormasyon na ang kalaban. Gumagamit ng computer vision ang mga mananaliksik ng Dota2-Vis para sukatin ang mga ganitong paglitaw sa mga recording ng laban. Tingnan natin kung ano talaga ang kayang gawin ng proyekto at anong tanong ang puwede mo nang gamitin sa pag-review ng sarili mong replay.
- Update sa pananaliksik
- Inilathala sa site na ito
- Sinuri ang mga sanggunian
Ano ang nakumpirma
- Pinag-aralan ng team ng PUCPR ang 144 laban sa TI2025: tig-isang recording mula sa bawat panig, o 288 video sa kabuuan.
- Nakikilala ng YOLO11l detector ang mga icon ng manlalaro sa minimap. Ginagamit ang mga obserbasyong ito para gumawa ng mga graph kung kailan nakikita ng kalaban ang hero.
- Sa oras ng aming pag-check, nangangako pa rin ang README ng mga may-akda na ilalabas sa susunod ang code at mga tagubilin sa pag-access sa data.
Ano talaga ang sinusukat ng AI
Tinitingnan ng mga mananaliksik ang laban mula sa pananaw ng bawat team. Magkaiba ang posisyon ng hero sa buong mapa at ang impormasyong available sa kalaban. Nakaaapekto ang fog of war, mga puno at vision sa kung ano ang nakikita. Pinag-aaralan ng proyekto ang paglitaw ng hero sa minimap ng kalaban; hindi nito binabasa ang intensiyon ng manlalaro.
0Hindi laging mali ang pagpakita sa lane
Puwedeng sadyang mag-push ng lane ang carry habang kumukuha ng puwesto ang team sa ibang bahagi ng mapa. Minsan, nagpapakita ang support para linisin ang delikadong creep wave. Mga halimbawa namin ito sa laro: hindi sapat ang visibility graph para patunayang mali ang puwesto o tama ang galaw. Kailangan ding tingnan ang layunin ng team at ang sitwasyon sa laban.
Paano gamitin ang ideya sa sarili mong replay
Pumili ng isang pagkamatay bago ang mahalagang teamfight. Sa replay, gamitin ang vision ng kalaban at hanapin ang huling paglitaw ng hero mo: saan ka nila nakita, at anong ruta ang maaari nilang mahinuha pagkatapos? Huwag ipalit ang all-seeing view ng observer sa impormasyong available sa manlalaro.
Pagkatapos, pumili ng isang babaguhin: ibang ruta, paghihintay ng impormasyon, o ibang timing ng paglabas sa lane. Ehersisyo ito ng patnugutan ng OOPS DOTA; hindi namin sinasabing nasubukan namin ang programa o napatunayan ang pagtaas ng MMR.
FAQ: puwede na bang mag-download ng handang gamiting coach?
Hindi namin makumpirma ang isang ganap na public launch. Sinasabi sa papel na available ang dataset, pero nangangako pa rin ang README ng repository na susunod pa ang code at mga tagubilin sa pag-access. Kaya huwag ituring ang link sa pananaliksik na isang app na handa nang gamitin sa mga laban mo.
FAQ: kasunod ba ito ng OpenAI Five?
Ibang proyekto ito. Noong 2019, tinalo ng OpenAI Five ang OG sa iskor na 2:0 sa isang makasaysayang eksperimento na may limitadong mga patakaran. Kinokontrol ng Five ang mga hero; pinag-aaralan naman ng Dota2-Vis ang visibility sa mga recording. Hindi inilalarawan ng resulta ng lumang eksperimentong iyon ang kakayahan ng isang modernong chatbot.
Mga orihinal na sanggunian
Mga orihinal na publikasyon at petsa. Sinuri Nobyembre 6, 2026.
- Dota2-Vis: publikasyon ng mga mananaliksik ↗
- Dota2-Vis: repository at aktuwal na kalagayan ng access ↗Walang ibinigay na petsa ng publikasyon
- OpenAI: ang makasaysayang laban ng Five kontra OG ↗