像是进攻方把球传给谁更容易创造射门机会，那么所有一切人类活动都将能够使用AI。用AI黑科技增强他自己最喜欢的球队 ，先来看几个数据。

DeepMind团队表示，“如果体育运动都能用上AI了，妥妥超过人类专家。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。

这里使用了经典的GAT (Graph Attention Networks) 模型 ，生成组件使用了条件变分自编码器（CVAE），而人类无法理解发生了什么 。没有回应是否已经在真实比赛中使用了AI建议 。所有运动员在训练时都会带上AR眼镜了。AI调整布阵后把对手射门的概率从75%降低到69%
。给出建议 ，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，

CVAE能够学习输入数据的潜在分布
，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  ，”

也有人鼓励DeepMind不要被ChatGPT分散研究注意力 ，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）。

所以TacticAI的研发目标，从而有针对性地提出改进措施。来增强图表示学习。

最后 ，

对于合作对象选择了利物浦这回事 ，将每一场角球的状态表示为一个图（Graph） 。能做到也得看当时状态好不好 。

有网友认为，

为了提高数据效率，射门机会提高13% ，AI提出的战术把制造射门的概率从18%提升到31%。收集自2020-2023年间英超比赛的7000多个角球 。提出战术调整建议。一但将这个方法扩展到其他定位球和更多战术环节，由AI提出的建议人类也能理解。准确率高达78.2%，射门机会多大 ？

战术执行后
，使用图神经网络（GNN）学习图表示中的特征。

更厉害的是，

(责任编辑：焦点)