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        “那就是补丁的问题，可能她玩的游戏刚好不在补丁支持范围内。让她等一段时间，后面还会逐步增加支持的游戏。”

        将某人愈发少见的尴尬窘迫表情都看在眼里，汤佳怡见好就收没有继续为难他，反倒顺着问道：“那个补丁也是用了ai技术吧？”

        “没错，”马竞展笑笑颜，得意说道：“把手机版截图还有对应高配主机版截图丢给gan，就能训练出针对特定游戏的风格迁移算法，从而改善手游版画质。光追版上引入的各项新技术，背后差不多都有gan在支持。”

        gan是目前很火的无监督式深度学习模型，主要应用在图形领域。就像它的名字一样，这个模型充满了“不服就干”的对抗精神，研究者设计两个深度学习网络，前者负责做题，后者负责判定对错，通过二者间一次又一次的答题对抗，前一个生成网络的算法将逐渐趋于合理，从而生成符合设计者期望的结果。

        显然，gan很适合有着标准答案、明确标准的应用场合，尤其是图形图像领域，不管是风格迁移、无损放大，还是去噪补全等等都有着很好很成功的应用。反倒是文字和语音领域，因为信息太过离散超出ai理解范畴，却是不适合使用gan。

        同时，因为是无监督学习，gan的成本相对较低，只要搭建好框架然后就可以丢给深度学习硬件去折腾，很符合人工智能解放人力的初衷，这也是它受到全世界追捧，相关论文与应用层出不穷的原因之一。

        唯一不好的是，因为是放手让ai自己折腾的无监督学习，gan输出的结果不是非常稳定，有时甚至还会出现长时间训练没有结果的情况。

        为了改进这个缺点，蜜蜂将半监督学习还有强化学习引入进来，客观上改善了结果的稳定性，却也增加了人力成本、降低了效率。蜂游pt平台上的游戏成千上万，自然没办法在第一时间全部覆盖，只能优先推出新游以及高人气游戏的画风迁移补丁，剩下的就只能等着。

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