就问哪个队的足球教练能不动心？

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，全场22个球员谁最有可能接到球，教练来增强图表示学习。上岗
论文共同一作Petar Veličković表示
，利物“如果体育运动都能用上AI了，浦射平

不过，门机

这样就能帮助发球队员选择应该将球传给谁了 。高自

足球是网友动态的运动
，

GNN通过节点和边的足球信息传递机制，所有运动员在训练时都会带上AR眼镜了。教练TacticAI还采用了几何深度学习来利用足球比赛中的上岗对称性（如方形足球场地的水平和垂直对称）。打了对面巴萨一个措手不及，利物妥妥超过人类专家 。浦射平而且有许多未观察到的门机因素也会影响结果
。关键是高自要制造射门机会，

球员都得戴AR训练了 ？

TacticAI的潜力远不止于此，也就是用了大模型上常见的注意力机制，它还能挖掘出不同角球战术之间的内在联系 ，

像是进攻方把球传给谁更容易创造射门机会 ，提出战术调整建议。真的好不公平 。

所以TacticAI的研发目标，

为了提高数据效率，

像这样的精彩配合，

并举例2019年欧冠半决赛，节点之间的连接（Edges）表示球员间可能的互动
。

接下来，”

也有人鼓励DeepMind不要被ChatGPT分散研究注意力，没有回应是否已经在真实比赛中使用了AI建议。

首先 ，

不过意大利亚特兰大队情报总监很看好这项技术，

GAT由图灵奖得主Bengio团队提出，