AI游戏难度动态调节定制：玩家水平估计与体验曲线

在游戏娱乐场景中，固定难度曲线很难同时服务新手与硬核玩家。本期《游戏AI实验室》尝试用轻量模型做玩家能力在线估计：以近期对局的操作密度、命中率、决策延迟与死亡位置分布为特征，输出一个可解释的「表现分」，再由规则层映射为 NPC 命中率、反应窗口与资源投放的微调幅度，避免直接改数值带来的体感突兀。

进展：
· 在自研塔防原型上完成为期三周的 A/B 测试，中途退出率相对固定难度基线下降约 11%，高玩侧「太简单」的反馈占比由 18% 降至 7%；
· 模型单次推理控制在 1ms 以内，可与战斗逻辑同帧运行，不引入额外网络往返。

下一步计划把估计粒度从「对局级」细化到「回合级」，并引入玩家主观难度评分做校准，重点验证策略类游戏中难度波动是否会被误读为系统作弊。