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类型)该引擎训练一天相当于人类玩家打10万年。 图1 人工智能应用架构图 Learner:学习集群,一般是多个GPU显卡组成训练集群 Actor:采用竞享实例提供CPU,每个线程作为一个AI玩家,用于测试策略的执行效果 Policy:Learner的输出结果,游戏AI的策略 Re来自:专题可视化界面:全流程可视化。 全生命周期:从数据标注、模型训练、服务部署、增量更新的全生命周期。 专属定制:根据场景数据自定制模型。 高效的行业算法 多行业:积累10+行业/场景的预训练模型。 高精度:大部分模型的准确率高于90%。 少数据:训练所需的数据量更少。 智能标注:提升标注效率。 极致性能来自:百科
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