@hanadumal @Coey 可以到 GitHub 的 Python 仓库查看

@LokiSharp 尽量吧，因为新的文档也处于经常不稳定状态，翻译特别新的内容很容易出现因英文文档修改导致返工的问题

我们一直在翻译，进度比较缓慢。
如果有比较需要的部分，可以我们也可以优先翻译。

https://imgur.com/cA1Uau0
假的，熊猫还是黑白的

悟性，方法论，或者思维模式。

paper 发一下

21 世纪了，为什么还要活着，现在的人到 2100 年会不会都死了

中文写算法说明没有统一描述符号思想，也就是没有数学思想，没有接受过正规教育

蒜泥白肉

可以发起一个 v2 的调查啊，看看有多少人生产环境删库过。算上我，2/6 现在

@Tyanboot 那个是操作视野，我复制了 Deepmind 的一段 blog 过来
>During the matches against TLO and MaNa, AlphaStar interacted with the StarCraft game engine directly via its raw interface, meaning that it could observe the attributes of its own and its opponent ’ s visible units on the map directly, without having to move the camera - effectively playing with a zoomed out view of the game. In contrast, human players must explicitly manage an "economy of attention" to decide where to focus the camera. However, analysis of AlphaStar ’ s games suggests that it manages an implicit focus of attention. On average, agents “ switched context ” about 30 times per minute, similar to MaNa or TLO.
>
>Additionally, and subsequent to the matches, we developed a second version of AlphaStar. Like human players, this version of AlphaStar chooses when and where to move the camera, its perception is restricted to on-screen information, and action locations are restricted to its viewable region.

@fe619742721 2 月 15 号 Serral VS 另外一个 AI

@jasonyang9 deepmind 官网有全部 11 场比赛的 replay

@takato 星际一直都都有战术克制，但 ai 看下来就是傻爆追猎，操作到死，没有其他战术的。

@wanmafeiteng 对战是验证过程不是学习过程

Live 的 AI 和之前的录比赛的不一样，录比赛时候的 AI 是用的全图模式（还是有战争迷雾的），Live 的是正式游戏的那种只能看到一屏视野的

@cloudbeyond 是 presale 还是 solution 啊？之前和 AWS 中国的 Presale Architect 沟通过，感觉有点混啊。Enterprise Plan 的还是不错的。

Amazon 的 Oncall 是不是和传说中的一样啊？