Как ТохаБес десять лет развивал Red Queen для тактического ИИ в Arma 3
Как ТохаБес десять лет развивал Red Queen для тактического ИИ в Arma 3 ТохаБес описал десятилетнюю эволюцию Red Queen — нейросети для управления ботами в Arma 3 в тактических миссиях. Проект начинался на связке Arma 3 и SQF, затем опирался на FANN и позже на TensorFlow; к 2026 году сеть выросла почти до 4 миллионов нейронов и прошла 769 852 боя. Практически важна не только масштабность, но и сама схема управления: сеть задумывалась как командующий стороной, который не раздает приказы ежесекундно, а получает рапорты и выдает команды с ограниченной частотой. Автор постепенно усложнял миссии и условия, чтобы собирать новые обучающие данные, а сеть адаптировалась к разным версиям миссий, картам, погоде и времени суток. У подхода есть ограничения: он держится на долгом ручном подборе миссий, карт и игроков, а после новых данных качество могло проседать и требовало замедления обучения. Кроме того, решение завязано на Arma 3, ее движок и моды, поэтому переносимость на другие среды ограничена. Это полезный пример для тех, кто изучает обучение на игровых сессиях и хочет понимать, как менять задачу, не ломая весь контур управления. Источник: Habr AI Practice RU — https://habr.com/ru/articles/1076982/