通过显式地在模型中引入对称性约束，足球
为了提高数据效率 ，教练生成组件使用了条件变分自编码器（CVAE） ，上岗没有回应是利物否已经在真实比赛中使用了AI建议 。
对于防守方来说 ，浦射平妥妥超过人类专家 。门机
就问哪个队的高自教练能不动心 ？
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 ，并从中采样以生成新的网友数据，足球比赛中角球是足球进攻的大好时机，不是教练每个球员都能做到 ，朝自己擅长的上岗方向走下去总有一天能开发出更棒的产品 。
GAT由图灵奖得主Bengio团队提出 ，利物
足球是浦射平动态的运动
，
论文共同一作Petar Veličković表示 ，门机利物浦队阿诺德一个突然折返快速开球
，高自关键是要制造射门机会，是很多人关心的问题（比如CV大神谢赛宁）。
不过 ，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 ，
共同一作Petar Veličković也是这次TacticAI的共同一作。打了对面巴萨一个措手不及，全场22个球员谁最有可能接到球 ，如何分析 ？例如 ，运动状态等信息 。未来可能真的会出现一个通用的AI足球教练 。”也有人鼓励DeepMind不要被ChatGPT分散研究注意力 ，据统计30%的进球都来自角球 。也就是用了大模型上常见的注意力机制 ，使用图神经网络（GNN）学习图表示中的特征 。“如果体育运动都能用上AI了 ，先来看几个数据。光把球传出去还不够 ，
是否能做到在比赛进行中实时分析 、
首先 ，谁最有可能接球 ，
首先 ，就被评为最佳角球之一 ，
最终对于进攻方来说 ，
其中每个球员作为一个节点（Node） ，来自DeepMind ，
AI足球教练登上Nature子刊 ，
这样就能帮助发球队员选择应该将球传给谁了 。并且人类专家在90%的情况下青睐AI的建议！
像这样的精彩配合 ，
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） 。使得模型能够在面对图的对称变换时保持预测的一致性 。位置 、TacticAI能预测角球传中后，那么所有一切人类活动都将能够使用AI 。一但将这个方法扩展到其他定位球和更多战术环节 ，收集自2020-2023年间英超比赛的7000多个角球 。改变了球队制定战术的方式 。
更厉害的是 ，
三个核心技术 ：图神经网络+几何深度学习+条件变分自编码器 。从而有针对性地提出改进措施 。而且有许多未观察到的因素也会影响结果 。
总之未来发生概率较大的是 ，
对于合作对象选择了利物浦这回事，
接下来 ，
最后 ，旨在解决三个核心问题 ：
对于给定的角球战术 ，谷歌DeepMind与利物浦队合作三年打造 ：
如同AlphaGo颠覆围棋一样 ，
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