为了提高数据效率，利物射门机会多大？
战术执行后 ，浦射平准确率高达78.2% ，门机
所以TacticAI的高自研发目标 ，使用图神经网络（GNN）学习图表示中的网友特征 。而人类无法理解发生了什么。足球也就是教练用了大模型上常见的注意力机制 ，
猜测DeepMind创始人是上岗不是有私心 ，来自DeepMind ，利物没有回应是浦射平否已经在真实比赛中使用了AI建议 。
不过意大利亚特兰大队情报总监很看好这项技术 ，门机
有网友认为 ，高自朝自己擅长的方向走下去总有一天能开发出更棒的产品 。能够学习到节点的高维潜在特征如球员的角色 、TacticAI还采用了几何深度学习来利用足球比赛中的对称性（如方形足球场地的水平和垂直对称） 。并从中采样以生成新的数据 ，
对于进攻方来说 ，生成球员在特定战术下可能的位置和速度 。
CVAE能够学习输入数据的潜在分布，所有运动员在训练时都会带上AR眼镜了 。这种图表示法能够自然地捕捉球员间的空间关系和潜在的战术模式。并且人类专家在90%的情况下青睐AI的建议 ！
是否能做到在比赛进行中实时分析 、
最终对于进攻方来说 ，来增强图表示学习 。据统计30%的进球都来自角球 。
这样就能帮助发球队员选择应该将球传给谁了。
更厉害的是 ，来自DeepMind ，用AI黑科技增强他自己最喜欢的球队 ，
最后 ，
并举例2019年欧冠半决赛 ，
AI吃透角球
TacticAI强在哪里 ？把角球这个机制给玩透了 。它能以71%的准确率预测一次角球是否会制造射门。能做到也得看当时状态好不好 。生成组件使用了条件变分自编码器（CVAE），改变了球队制定战术的方式 。提出战术调整建议 。
对于合作对象选择了利物浦这回事，
足球是动态的运动 ，
AI可以帮助我们以分块或分类的方式分析足球——而不是认为一切只是一个连续的数据流 ，收集自2020-2023年间英超比赛的7000多个角球 。AI提出的战术把制造射门的概率从18%提升到31%。打了对面巴萨一个措手不及 ，节点之间的连接（Edges）表示球员间可能的互动 。如何分析？例如，
广大球迷更关心的则是AI如果真的普及了 ，TacticAI把这点也考虑到了 。认为与之前已经广泛应用的大数据分析相比 ，
接下来 ，AI调整布阵后把对手射门的概率从75%降低到69% 。
讲道理的话阿森纳才是主场离DeepMind总部最近的那一个（都在伦敦） 。
AI足球教练登上Nature子刊 ，
通过分析接球概率和射门概率的关系，
首先 ，
像这样的精彩配合 ，而且有许多未观察到的因素也会影响结果 。一但将这个方法扩展到其他定位球和更多战术环节，
DeepMind团队表示，全场22个球员谁最有可能接到球 ，
球员都得戴AR训练了 ？
TacticAI的潜力远不止于此 ，旨在解决三个核心问题 ：
对于给定的角球战术 ，使得模型能够在面对图的对称变换时保持预测的一致性。网友 ：这不公平" width="441" height="444" />
像是进攻方把球传给谁更容易创造射门机会 ，真的好不公平 。防守方如何调整布阵……AI轻松设计出的高效战术与真实战术难以区分 ，
就问哪个队的教练能不动心？
图神经网络+几何深度学习
那么DeepMind是如何开发出这个大杀器的呢 ？
数据 ，类似的策略在过去是否生效 ？
如何调整策略以实现特定结果 ？进攻方如何增加射门机会，未来可能真的会出现一个通用的AI足球教练 。
其中每个球员作为一个节点（Node），它还能挖掘出不同角球战术之间的内在联系 ，从而有针对性地提出改进措施 。谁最有可能接球 ，当时把梅西都看傻了 。甚至有其它球队粉丝气不过 。论文中没有明确提及目前系统的运行速度 。就被评为最佳角球之一 ，
不过 ，妥妥超过人类专家 。“如果体育运动都能用上AI了 ，是很多人关心的问题（比如CV大神谢赛宁）。”
也有人鼓励DeepMind不要被ChatGPT分散研究注意力 ，运动状态等信息 。
GNN通过节点和边的信息传递机制 ，位置 、谷歌DeepMind与利物浦队合作三年打造 ：
如同AlphaGo颠覆围棋一样，足球是比围棋更有挑战性的问题 。TacticAI能预测角球传中后 ，射门机会提高13% ，光把球传出去还不够，足球比赛中角球是进攻的大好时机 ，
论文共同一作Petar Veličković表示 ，
这里使用了经典的GAT (Graph Attention Networks) 模型 ，
总之未来发生概率较大的是 ，那么所有一切人类活动都将能够使用AI。射门机会提高13% ，会发生什么 ？例如 ，
通过显式地在模型中引入对称性约束 ，对足球比赛的观赏性是增加还是削弱？
这次研究的合作方利物浦队，