AI关卡难度自适应定制：操作特征与参数回放

本周游戏AI实验室完成了一版关卡难度自适应调节的离线原型。我们没有继续把「死亡次数」当作唯一的难度信号，而是从对局日志中提取三类特征：操作间隔的方差、关键节点的失误位置、单位时间内的有效操作数，合成一个0~1的「吃力度」估计值，再映射到敌人数量、伤害倍率与资源掉落三组关卡参数上，按回合缓慢调整，尽量避免显式动态难度被玩家察觉。

进展与数据：

• 在自研关卡原型上回放约1.2万条对局日志，用离线策略评估对比规则基线（连续两次失败即降档）与特征驱动方案，中等水平玩家的失败后立即重试率有所上升，但高水平玩家存在少量误判下调；
• 下一步引入对抗性玩家模型做压力测试，并为参数加上变化率上限与冷却窗口以抑制抖动，同时把「吃力度」估计器与策划的难度曲线表对齐，保留人工覆写入口。