在《游戏AI实验室》的这一实验中，我们把玩家在关卡内的行为序列当作可建模的时序信号，尝试用失误率曲线预估通过率，替代以往偏向经验判断的调参方式。
做法上，团队从匿名埋点中抽取每局的位移轨迹、技能释放间隔与死亡坐标，按 10 秒窗口聚合成失误率、探索度、犹豫时长三组特征，再输入轻量梯度提升模型，输出该关卡在目标人群上的预测通过率与卡点分布。模型只给建议，最终改动仍由策划确认。
阶段进展：在已测试的 46 个关卡上，预测通过率与线上真实值的平均偏差约 7 个百分点；对前三大卡点的定位命中率约 78%，高于人工复盘基线。
下一步计划：
- 引入强化学习代理做虚拟试玩，对调整后的参数做前置回归，减少上线后的反复修改；
- 把难度曲线与新手引导、奖励节奏放进同一视图评估，避免只盯通过率而牺牲体验。
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