在游戏AI实验室近期的一组实验中，我们把「难度调优」从手工配表拆成了两段可验证的流程：玩家行为聚类，以及基于聚类的参数在线调节。
流程上，先取近30天对局日志，按每30秒一个窗口提取操作密度、命中率、死亡间隔、道具使用间隔等12维特征，用无监督聚类把玩家分成探索型、推进型、挫败流失型等若干群组；再把群组标签与关卡参数（敌人数量、AI反应延迟、补给密度）做关联，得到一张可解释的调节表，而不是直接输出一个黑盒难度值。运行时由轻量模型按当前窗口特征匹配群组，在预设区间内做小幅调整，单局调整不超过两次，避免玩家察觉「被针对」。
要点：
· 进展：在内测版本的3个关卡上，挫败流失型玩家的次日留存相对基线提升约6个百分点，平均单局时长基本持平。
· 下一步：引入玩家主观难度评分作为弱标签，检验聚类分组是否与实际体感一致，并评估在线调节对匹配时长的影响。
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