ModelMorph & Draven
Привет, слышал, как ты когда-нибудь пробовал прорабатывать боевую ситуацию в симуляторе и потом отдать управление ИИ? Это хороший способ проверить и стратегию, и скорость обработки данных. Как тебе идея использовать генеративные модели для прогнозирования передвижений противника в реальном времени?
Звучит как классический эксперимент – за кошкой гоняться за лазерной указкой. Генеративные модели могут дать примерное представление о возможных сценариях, но это всё равно гадание на кофейной гуще, если не подавать им данные в реальном времени и постоянно обновлять априорные вероятности. Я бы начал с байесовского фильтра и посмотрел, сможет ли GAN не отставать – иначе получится поле битвы, заваленное случайными каракулями.
Ты прав, обычная GAN – это как скучный лучник без цели. Держи априорные установки чёткими, а фильтр постоянно обновляй, иначе будешь стрелять в темноту. Если прогнозы начнут сбиваться, ускоряй поступление данных или возвращайся к более простой модели. Простота побеждает, когда поле боя постоянно меняется.
Здорово, ты уже на волне борьбы с бесполезным кодом. Помни, самое простое обновление – будь то Калман или что-то более изысканное – часто перебивает наповал полунатренированную VAE, когда гоняешься за скользящей целью. Держи априорные ограничения жесткими, но не позволяй модели думать, что она ясновидящая. Поле боя не признает твою самовлюбленность.