Deadlock Dev는 Chatgpt를 사용하여 중매 코드를 돕습니다

Valve의 다가오는 Moba-Hero 사수 인 Deadlock은 최근 AI Chatbot Chatgpt에서 공급 된 알고리즘을 사용하여 매치 메이킹 시스템을 점검했습니다. Twitter (X)의 Valve 엔지니어 Fletcher Dunn이 공유 한이 계시는 게임 개발에서 AI의 진화하는 역할을 강조합니다.

교착 상태의 매치 메이킹 점검 : Chatgpt 성공 사례

MMR (Matchmaking Rating) 시스템을 기반으로 한 교착 상태의 이전 매치 메이킹은 플레이어로부터 상당한 비판을 받았습니다. Reddit Threads는 고르지 않은 팀 기술 수준으로 광범위한 좌절을 보여 주었고, 숙련 된 상대방에 대해 숙련 된 플레이어를 자주 구동했습니다. 한 선수는 "나는 더 나은 적과 더 어려운 게임을 얻지 만 결코 숙련 된 팀원들과 같은 게임을 얻지 못한다"고 말했다. 또 다른 사람은이 감정을 반향하여 경기 내에서 경험이 풍부한 선수들과 초보자 선수들 사이의 불일치를 지적했습니다.

이 피드백에 응답하여 교착 상태 개발자는 완전한 매치 메이킹 시스템 재 작성을 발표했습니다. Dunn의 Twitter 게시물은 Chatgpt가 헝가리 알고리즘을 솔루션으로 제안하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 그는 Chatgpt에 대한 그의 의존을 표명했다. "Chrome에 탭이 있습니다. 항상 열려 있습니다." Dunn은 Chatgpt의 유용성을 축하하는 동안 잠재적 인 단점을 인정하여 문제 해결에서 인간의 상호 작용을 줄일 수 있다고 지적했습니다. 이 논쟁은 AI를 대체하는 AI에 대한 회의론을 표현하면서 논쟁을 불러 일으켰습니다.

양파자 일치 알고리즘의 유형 인 헝가리 알고리즘은 특히 최적의 일치를 위해 한쪽 (이 경우 플레이어의 선호도) 만 고려해야하는 시나리오에 특히 적합합니다. 이는 전통적인 MMR 시스템과 대조적으로 팀 균형 문제를 적절하게 해결하지 못할 수 있습니다.

개선에도 불구하고 일부 플레이어는 확신이없는 상태로 남아 있으며, 중매에 대한 지속적인 불만을 표명합니다. Dunn의 트윗에 대한 부정적인 반응은 빠른 개발주기와 플레이어 기대치 균형을 맞추는 지속적인 도전을 강조합니다.

여기 Game8에서 우리는 교착 상태의 잠재력에 대해 낙관적입니다. Playtest 경험을보다 심도있게 보려면 아래 링크를 확인하십시오!