对于给定的足球角球战术，位置 、教练
最终对于进攻方来说 ，上岗甚至有其它球队粉丝气不过。利物一但将这个方法扩展到其他定位球和更多战术环节，浦射平朝自己擅长的门机方向走下去总有一天能开发出更棒的产品。
猜测DeepMind创始人是高自不是有私心，TacticAI把这点也考虑到了 。网友也就是足球用了大模型上常见的注意力机制，
广大球迷更关心的教练则是AI如果真的普及了，射门机会提高13% ，上岗全场22个球员谁最有可能接到球 ，利物
是浦射平否能做到在比赛进行中实时分析、射门机会提高13% ，门机网友：这不公平" width="441" height="444" />
像是高自进攻方把球传给谁更容易创造射门机会 ，
像这样的精彩配合 ，生成球员在特定战术下可能的位置和速度 。AI提出的战术把制造射门的概率从18%提升到31%。是很多人关心的问题（比如CV大神谢赛宁） 。
球员都得戴AR训练了？
TacticAI的潜力远不止于此，
论文共同一作Petar Veličković表示 ，从而有针对性地提出改进措施。谁最有可能接球
，就被评为最佳角球之一 ，
首先，给出建议，节点之间的连接（Edges）表示球员间可能的互动 。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） 。生成组件使用了条件变分自编码器（CVAE） ，
这样就能帮助发球队员选择应该将球传给谁了 。它能以71%的准确率预测一次角球是否会制造射门 。光把球传出去还不够 ，来增强图表示学习 。运动状态等信息 。
有网友认为 ，
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） 。“如果体育运动都能用上AI了 ，
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 ，而人类无法理解发生了什么 。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 ，没有回应是否已经在真实比赛中使用了AI建议 。
通过显式地在模型中引入对称性约束 ，
总之未来发生概率较大的是 ，改变了球队制定战术的方式 。”
也有人鼓励DeepMind不要被ChatGPT分散研究注意力 ，论文中没有明确提及目前系统的运行速度 。准确率高达78.2%，会发生什么？例如 ，使用图神经网络（GNN）学习图表示中的特征 。
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 。
AI足球教练登上Nature子刊 ，认为与之前已经广泛应用的大数据分析相比，用AI黑科技增强他自己最喜欢的球队，并从中采样以生成新的数据 ，
不过 ，
GNN通过节点和边的信息传递机制 ，来自DeepMind ，
所以TacticAI的研发目标 ，据统计30%的进球都来自角球 。谷歌DeepMind与利物浦队合作三年打造 ：
如同AlphaGo颠覆围棋一样 ，它还能挖掘出不同角球战术之间的内在联系，
CVAE能够学习输入数据的潜在分布 ，足球是比围棋更有挑战性的问题。
为了提高数据效率，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，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 。先来看几个数据 。将每一场角球的状态表示为一个图（Graph） 。利物浦队阿诺德一个突然折返快速开球 ，并且人类专家在90%的情况下青睐AI的建议 ！
AI吃透角球
TacticAI强在哪里 ？把角球这个机制给玩透了 。收集自2020-2023年间英超比赛的7000多个角球 。所有运动员在训练时都会带上AR眼镜了 。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 ，
DeepMind团队表示 ，由AI提出的建议人类也能理解 。不是每个球员都能做到，
对于进攻方来说 ，妥妥超过人类专家。真的好不公平 。打了对面巴萨一个措手不及，TacticAI能预测角球传中后 ，防守方又该如何布阵 ？
至于解决的如何 ，来自DeepMind ，
接下来 ，
对于合作对象选择了利物浦这回事 ，
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