Chatgpt는 온라인 게임 매치 메이킹 퍼즐을 해결하는 데 도움이됩니다

Valve의 다가오는 Moba-Hero 사수 인 Deadlock은 최근 개발자의 혁신적인 Chatgpt 사용 덕분에 중매 시스템을 점검했습니다. 밸브 엔지니어 인 Fletcher Dunn은 트위터 (현재 X)에서 헝가리 알고리즘을 교착 상태의 매치 메이킹 문제에 대한 최적의 솔루션으로 식별하기 위해 Chatgpt를 활용했다고 밝혔다.

플레이어 문제 해결

교착 상태의 이전 MMR 기반 매치 메이킹은 플레이어들로부터 상당한 비판을 받았습니다. Reddit Thread는 숙련 된 팀원들과 일치하면서 고도로 숙련 된 상대를 직면 한 좌절감을 강조했습니다. 플레이어는 인식 된 불균형과 플레이어 경험 수준에 대한 고려 부족에 대한 우려를 표명했습니다.

이 피드백에 응답하여 교착 상태 팀은 기존 시스템의 단점을 인정하고 완전한 매치 메이킹 점검을 발표했습니다. Dunn의 Chatgpt 사용은 언급했듯이 적절한 알고리즘을 찾는 데 도움이되었습니다.

개발에서 Chatgpt의 역할

Dunn은 열정적으로 Chatgpt와의 경험을 공유하여 워크 플로에서 유틸리티가 증가하는 유틸리티를 강조했습니다. 그는 심지어 크롬 탭을 AI 챗봇에만 헌정하여 개발 과정에 대한 상당한 기여를 강조했습니다. Dunn은 이러한 성공을 축하하는 동안 인간의 상호 작용 감소와 협력을 포함하여 AI에 크게 의존하는 잠재적 인 단점을 인정했습니다. 이로 인해 소프트웨어 개발에서 AI의 역할과 인간 프로그래머의 잠재적 변위에 관한 소셜 미디어에 대한 토론이 시작되었습니다.

알고리즘의 작동 방식

검색 엔진에 사용 된 것과 같은 매치 메이킹 알고리즘은 매개 변수와 규칙을 활용하여 데이터를 정렬합니다. 교착 상태에서 Chatgpt에서 권장하는 헝가리 알고리즘은 한쪽 (예 : 플레이어 팀) 만 선호하는 특정 시나리오를 다룹니다. 이를 통해 알고리즘은 2 분파 (2 자) 매칭 시스템 내에서 가장 적합한 일치를 찾을 수 있습니다.

혼합 반응

개선 사항에도 불구하고 일부 교착 상태 플레이어는 매치 메이킹 시스템의 성능에 불만을 품고 소셜 미디어에 대한 좌절감을 표현합니다. 일부 의견은 최근의 중매 문제를 Dunn의 Chatgpt 사용과 직접 연결했습니다.

부정적인 피드백에도 불구하고 Game8은 교착 상태에 대해 낙관적입니다. 게임 및 재생 테스트에 대한 자세한 내용은 별도의 기사 (이 응답에 대한 링크 생략)에서 찾을 수 있습니다.