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龙图腾网获悉超参数科技(深圳)有限公司申请的专利AI模型训练方法、动作控制方法、服务器及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115671738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211299002.6，技术领域涉及：A63F13/58；该发明授权AI模型训练方法、动作控制方法、服务器及存储介质是由李志龙;季兴;李赐兴;纪晓龙;汤善敏;许壮;张正生;刘永升设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本AI模型训练方法、动作控制方法、服务器及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种AI模型训练方法、动作控制方法、服务器及计算机可读存储介质，该模型训练方法包括：获取一个游戏角色的训练样本，训练样本包括游戏角色的离线数据以及第一级标签与第二级标签，第一级标签表示游戏角色执行的动作信息，第二级标签表示游戏角色执行的动作的方向信息；对训练样本进行特征提取，获得动作特征输入预设多层神经网络产生的输出输入至第一分支，获得游戏角色的预测动作信息与预测动作的方向信息，计算所述预测动作信息与第一级标签以及所述预测动作方向信息与第二级标签的损失函数，若损失函数满足预设收敛条件，停止训练，得到AI模型。因此，通过对游戏角色的精细建模提高了AI模型的拟人性。

本发明授权AI模型训练方法、动作控制方法、服务器及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种AI模型训练方法，其特征在于，包括： 从游戏对战中获取一个游戏角色的训练样本，所述训练样本包括所述游戏角色的离线数据以及对应的标签，所述标签包括第一级标签与第二级标签，所述第一级标签表示所述游戏角色执行的动作信息，所述第二级标签表示所述游戏角色执行的动作的方向信息； 对所述训练样本进行特征提取，获得动作特征； 将所述游戏角色的动作特征输入预设多层神经网络，所述预设多层神经网络的输出输入至第一分支，所述第一分支根据所述预设多层神经网络的输出与预设权重获得所述游戏角色的预测动作信息与预测动作的方向信息，计算所述预测动作信息与第一级标签以及所述预测动作方向信息与第二级标签的损失函数；在所述将所述游戏角色的动作特征输入所述预设多层神经网络之后，所述方法还包括：获取所述游戏角色的第一权重，包括：根据所述游戏角色的身份标识在权重字典中查询对应的预设标识；获取所述预设标识对应的权重，所述权重作为所述游戏角色的第一权重；将所述预设多层神经网络的输出输入至第二分支；所述第二分支根据所述游戏角色的第一权重与所述预设多层神经网络的输出，获得所述游戏角色的预测动作信息与预测动作的方向信息； 若所述损失函数满足预设收敛条件，停止训练，得到所述AI模型。

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