第60章 差生文具多系列之北美捞比（2/2）

许临率先看向第一条

——【前沿（稀有）】：近期，北美team liquid战队与sap合作，筹划构建ai分析系统，在sap hana云中存储了高达1.6 tb的过往比赛数据，计划使用sap ai core来训练模型，为比赛bp进行服务。

team liquid？

也就是国际上声名赫赫的液体俱乐部。

总部在荷兰，属於欧洲。

但英雄联盟分部名额来自於15年与tc战队的合併，因此获得的是lcs赛区席位，属於北美赛区。

spa则是全球第三大独立软体供应商。

仅次於微软和甲骨文。

打开度娘搜索一番后，许临得知spa公司在ai领域的综合性排名並非前列，但公司基於自身业务，正致力於智能化与生成式ai的融合，深耕人工智慧嵌入企业软体这一领域，並属於该领域的领头羊。

“所以这条情报可以简单理解为，tl战队出钱让spa公司製作基於人工智慧的模擬bp软体？”

许临仿佛被地铁里看手机的那位老人附体，满脸震惊。

这条消息有点太超前了。

超前的就像是假消息一样。

“昨天才在【抗压背锅吧】刷到一只krd的帖子，说t1俱乐部专门招了几个数学博士担任数据分析工作，嘲讽lpl的俱乐部全都是路边。”

“现在你跟我说，tl战队要用人工智慧辅助bp？”

“今天是2022年7月11日，不是2025年7月11日啊！”

“有没有搞错？”

虽然通过网络上的各种消息，许临也意识到人工智慧將会是接下来的风口。

但他毕竟只是一名电竞选手，对这该领域了解的不深入。

潜意识作用下，使得他听到与人工智慧相关的东西，都会想到“前瞻”“未来”“高级”等词语。

所以想分析这则情报，以他目前的知识而言，並不太够。

不过这没关係。

他可以不懂人工智慧（领域）。

ai（工具）一定要懂人工智慧！

许临打开了gpt。

一番循循善诱后，得到了想要的解释：

“传统bp过程高度依赖教练团队的经验积累和临场判断，面临著信息过载、认知偏差和时间压力三重挑战。”

“即使最专业的教练团队，也难以在有限的bp时间內全面考虑版本数据、对手习惯、己方专精等所有变量，更遑论预测对手的可能策略並做出针对性部署。”

“ai可以通过构建选手多维能力评估模型，综合分析选手歷史比赛数据、英雄池深度、团队配合指数、心理素质评估等上百项指標，从而给出最合理的bp建议。”

“在关键局中採用ai帮助bp决策，能显著提高比赛胜率。”

懂了！

人的脑力毕竟是有限的。

有了ai的帮助。

教练组可以省去很多前期的思考，根据ai所推荐的bp进行完善和优化。

如此一来，在关键局bp发生重大失误的情况会急剧减少。

辅助bp的ai，確实是个好东西！

“如今的lpl和lck高水平的对局，相比过去，已经极少出现凭藉选手个人实力直接碾压的比赛。”

“强队与强队之间交手，比赛结果在bp结束，基本上就能够猜出。”

“但问题是.....”

“tl算哪门子强队？”

“今年能进世界赛吗？”

“与其搞这搞那，不如先想办法提升队员的实力。”

“都s12了，选手每周训练5天每天6小时就算了，联赛常规赛还搁那打bo1......”

“典型差生文具多。”

“今年能打进八强吗？”