Ремастер Warcraft III ЗДАРОВА!1
Результаты поиска по запросу «
sc2 gif
»
Starcraft 2 Starcraft Игры free2play песочница Blizzard фэндомы
Отныне и навсегда близарды сделали мультиплеер старкрафта бесплатным. Пройдя по ссылке на официальный батлнет http://us.battle.net/sc2/en/
можно обнаружить банер плей 4 фрии, загрузив клиент через программу установщик игроку открывается возможность играть "свои игры" и "пользовательские карты" в режиме мультиплеер совершенно бесплатно, так же есть доступ к первым пяти сюжетным миссиям. Соревновательные миссии (ладер поединки), автоподбор противников по ладер статусу закрыты, как и полная сюжетная компания, но зато теперь можно без проблем играть в старкрафт по сети с друзьями, не теряйте времени и быстро играть в лучшую РТС!
можно обнаружить банер плей 4 фрии, загрузив клиент через программу установщик игроку открывается возможность играть "свои игры" и "пользовательские карты" в режиме мультиплеер совершенно бесплатно, так же есть доступ к первым пяти сюжетным миссиям. Соревновательные миссии (ладер поединки), автоподбор противников по ладер статусу закрыты, как и полная сюжетная компания, но зато теперь можно без проблем играть в старкрафт по сети с друзьями, не теряйте времени и быстро играть в лучшую РТС!
Starcraft II Starcraft нейросеть Google AlphaStar DeepMind Blizzard фэндомы
Нейросеть AlphaStar одолела профессиональных игроков в StarCraft II
Программа AlphaStar, разработанная DeepMind, смогла обыграть двух профессиональных игроков в стратегию в реальном времени StarCraft II. Каждого из игроков-людей нейросеть победила в пяти матчах. Описание работы программы доступно на сайте DeepMind, а посмотреть на AlphaStar в деле можно на YouTube.
Для обеих частей StarCraft уже достаточно давно разрабатываются боты и даже проводятся соревнования подобных программ, однако до сих пор таким алгоритмам не удавалось победить человека. Дело в том, что несмотря на победу программы AlphaGo в настольной игре го(которая долгое время считалось слишком сложной для машин) со стратегией в реальном времени все обстоит иначе — это игра с закрытой информацией, в которой нужно решать большое количество задач одновременно. Компания Blizzard объявила о создании открытого API для StarCraft II еще летом 2017 года, но с тех пор заметного прогресса почти не было — даже нейросеть, разработанная DeepMind, долгое время не могла показать блестящего результата и проигрывалалегкому уровню сложности встроенных алгоритмов.
Теперь компания DeepMind (входит в состав холдинга Alphabet) продемонстрировала, что их новая программа AlphaStar способна обыграть профессиональных игроков. При создании AlphaStar использовался метод глубокого обучения с подкреплением, а также обучение с учителем, в качестве тренировочного датасета разработчики использовали предоставленные компанией Blizzard анонимизированные записи игр настоящих людей. Обученная на этих играх нейросеть научилась побеждать встроенные алгоритмы StarCraft II на самой высокой сложности в 95 процентах случаев, после чего специалисты DeepMind заставили программу играть с самой собой. Разработчики отмечают, что сначала в «лиге AlphaStar» доминировал раш — тактика быстрой победы путем строительства большого количества сравнительно дешевых юнитов. Однако затем нейросеть научилась бороться с такими атаками и начала делать упор в том числе и на экономическое развитие. Всего на «лигу AlphaStar» ушло 14 дней игры агентов друг с другом, что эквивалентно 200 годам игры в StarCraft II.
Сначала нейросеть выиграла пять матчей из пяти против TLO (Дарио Вунш, Германия), а затем другая версия нейросети победила пять раз подряд игрока MaNa (Гжегож Коминч, Польша). Оба профессионала входят в сотню сильнейших игроков в StarCraft II. Интересно, что средний APM (количество действий в минуту) нейросети оказался значительно меньше, чем у ее противников.
DeepMind
Поделиться
Стоит отметить что все же небольшое преимущество у AlphaStar было — несмотря на то, что туман войны закрывал карту для нейросети так же, как и для человека, программа получала для обработки не частичное изображение известной области (условный экран), а видела сразу все, что позволяет увидеть игра. Благодаря этому нейросети не приходилось постоянно переключаться между разными зонами карты для контроля за происходящим. Когда же для еще одного демонстрационного матча с MaNa разработчики заставили AlphaStar играть с обычным ограничением масштаба видимой области, то нейросеть проиграла человеку. Правда, в DeepMind отмечают, что самостоятельно двигающая камеру версия программы обучалась в «лиге AlphaStar» всего семь дней.
Первая часть StarCraft тоже представляет собой сложную задачу даже для методов глубокого обучения. Так, в октябре 2017 года своего бота для этой игры представила компания Facebook, и он оказался слабеепрограмм, созданных программистами-любителями. Специалистам из Alibaba Group и Университетского колледжа Лондона удалось научить свою программу неплохому уровню микроконтроля юнитов при ведении боя, но на полноценную игру их разработка все еще не способна.
Overwatch Blizzard фэндомы
Ну что, а вот и цифры и факты.
На данной картинке отображено ВСЁ, что можно получить из бесплатного батлпаса
Герой, пара эмоций, два скинчика, пара реплик, графити и победная поза. Прямо ух, захватывает воображение.
Ну а вот и простая математика:
Для того, чтобы купить ОДИН легендарный скин за монетки без доната, нужно гриндить овервотч 8 месяцев. Просто напоминаю, что задротя в овевотч 1 за это время можно было открыть большую часть легендарных скинов в игре, за исключением ивентовых, на которые ты не попал.
Один легендарный скин стоит 2000 монет, это около 18 долларов. Это как треть цены Овервотч 1 на старте.
Когда у Близзов спросили, почему они засунули новых героев в батлпас, им ответили "потому что так его будут лучше покупать". Ну хотя бы честно
Ну как говорится, кто бы удивлялся, что контора жадных пидарасов оказалось жадными пидарасами. После Диабо Иммортал я и не ждал ничего другого. Так же многие СТАРЫЕскины нельзя купить за старую валюту овервотча, только за новую донатную.
В общем это не Овервотч 2. Это Овервотч Иммортал.
Отличный комментарий!