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作为程序员，我知道，要想训练一个大模型，首先要有数据，对，游戏攻略等数据和数据集
收集玩家与BOSS战斗的视频或日志数据，下面是我打怪的一些心得和体会：
Boss百足虫挑战攻略
近战攻击，还会喷射毒气。我的心得就是掌握好战斗的节奏，躲避技能输出
赤尻马猴
第一次在被击败后会再次登场并获得强化，展开强大的妖气远程攻击，注意躲避即可
虎先锋
先清理敌人，在慢慢边打小兵边寻找。基于虎先锋的伤害很高，和控制效果，我们需要反制和输出。
大头怪
边打边退，你打我就避，等发头发大战放完，右击进行蓄力，然后连环混走一波，然后不断重复该动作，直到大头怪的血量见到零
有了这些训再去训练数据集
首先我们可以训练得到一个近似高端玩家水平的游戏AI，再通过与其他现有角色的AI进行模拟战斗，就可以在角色上线之前模拟真实的对局数据
比如，我们可以设计一个AI agent——虚拟玩家，并从头开始训练它学习黑神话的玩法。
工具的话，我们可以选择利用python和Pygame简单搭建了基础的游戏环境，这样我们就可以直观地观察agent的训练过程了
期间，我们要用数学知识进行记录状态，比如
根据agent执行动作，记录状态。动作可以随机生成
在训练初期阶段，系统通常会倾向于随机策略，来探索更多的动作和对应的reward。在训练后期阶段，系统会越来越依赖已有的知识进行调整
但是对于，这类的训练，常用的模型包括卷积神经网络、循环神经网络（RNN）、强化学习等
利用已经学习到的policy做出动作，每一次进行优化即可，知道完成我们想要的数据
然后接着对第二种场景进行训练，依次循环
真正训练AI去打游戏是一个很耗时且复杂的过程，还需要一个专业的知识
东西比较多，后面接着写，其他请各位知友进行想象。。。
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