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 ，这种图表示法能够自然地捕捉球员间的教练空间关系和潜在的战术模式 。论文中没有明确提及目前系统的上岗运行速度 。是利物很多人关心的问题（比如CV大神谢赛宁） 。来自DeepMind，浦射平光把球传出去还不够 ，门机共同一作Petar Veličković也是高自这次TacticAI的共同一作 。位置 、网友
并举例2019年欧冠半决赛 ，足球
CVAE能够学习输入数据的教练潜在分布 ，
DeepMind团队表示 ，上岗
通过显式地在模型中引入对称性约束 ，利物防守方如何调整布阵……AI轻松设计出的浦射平高效战术与真实战术难以区分 ，
总之未来发生概率较大的门机是，甚至有其它球队粉丝气不过 。高自
通过分析接球概率和射门概率的关系 ，
论文共同一作Petar Veličković表示 ，而且有许多未观察到的因素也会影响结果。并从中采样以生成新的数据 ，射门机会提高13%
，
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） 。
也就是用了大模型上常见的注意力机制 ，而人类无法理解发生了什么 。利物浦队阿诺德一个突然折返快速开球 ，
像是进攻方把球传给谁更容易创造射门机会 ，用AI黑科技增强他自己最喜欢的球队 ，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 ，由AI提出的建议人类也能理解 。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，它还能挖掘出不同角球战术之间的内在联系 ，
最终对于进攻方来说，
猜测DeepMind创始人是不是有私心 ，TacticAI能预测角球传中后 ，一但将这个方法扩展到其他定位球和更多战术环节，
对于防守方来说 ，射门机会提高13% ，
其中每个球员作为一个节点（Node） ，
GAT由图灵奖得主Bengio团队提出，从而有针对性地提出改进措施 。提出战术调整建议 。使得模型能够在面对图的对称变换时保持预测的一致性 。当时把梅西都看傻了 。所有运动员在训练时都会带上AR眼镜了 。
是否能做到在比赛进行中实时分析、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 。
所以TacticAI的研发目标 ，”
也有人鼓励DeepMind不要被ChatGPT分散研究注意力 ，AI提出的战术把制造射门的概率从18%提升到31%。
像这样的精彩配合 ，
为了提高数据效率，
不过，
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 ，就被评为最佳角球之一 ，准确率高达78.2%，
这样就能帮助发球队员选择应该将球传给谁了 。不是每个球员都能做到 ，改变了球队制定战术的方式 。
不过意大利亚特兰大队情报总监很看好这项技术，
对于进攻方来说 ，
有网友认为 ，关键是要制造射门机会 ，
GNN通过节点和边的信息传递机制，收集自2020-2023年间英超比赛的7000多个角球 。生成球员在特定战术下可能的位置和速度。
接下来，
更厉害的是 ，会发生什么？例如 ，能做到也得看当时状态好不好 。
足球是动态的运动，朝自己擅长的方向走下去总有一天能开发出更棒的产品 。足球比赛中角球是进攻的大好时机 ，
对于合作对象选择了利物浦这回事，谷歌DeepMind与利物浦队合作三年打造 ：
如同AlphaGo颠覆围棋一样 ，节点之间的连接（Edges）表示球员间可能的互动 。AI调整布阵后把对手射门的概率从75%降低到69%。TacticAI把这点也考虑到了 。
球员都得戴AR训练了 ？
TacticAI的潜力远不止于此，真的好不公平
。妥妥超过人类专家 。它能以71%的准确率预测一次角球是否会制造射门 。网友 ：这不公平" width="441" height="444" />
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