星际争霸
暴雪娱乐开发的即时战略游戏，因其复杂的策略空间和不完全信息特性，被DeepMind等机构用作多智能体强化学习研究平台。
时间轴 (近 90 天)
多智能体强化学习在星际争霸和Dota 2等游戏环境中取得成功，但这些成功往往依赖于精心设计的奖励函数和受限的动作空间。
星际争霸和Dota 2的多智能体AI成功很大程度上依赖于集中训练、分散执行（CTDE）框架和精心设计的奖励塑形。
TTT借鉴了《狼人杀》和《星际争霸》自定义地图'Mafia'的核心框架，玩家被秘密划分为无辜者（Innocents）、叛徒（Traitors）和侦探（Detectives）三大基础阵营。
《星际争霸》同时具备不完全信息、实时决策、长时程规划和海量操作空间等挑战，长期被视为AI研究的高难度试验场
《星际争霸》原作以人类（Terran）、星灵（Protoss）和异虫（Zerg）三大种族构建科幻叙事
早期 3D 到 2D 精灵渲染管线在 1990 年代已被使用，《星际争霸》和《帝国时代》的精灵图是先在 3D Studio Max 中建模再渲染为 2D 位图
全部知识事实 (6)
多智能体强化学习在星际争霸和Dota 2等游戏环境中取得成功，但这些成功往往依赖于精心设计的奖励函数和受限的动作空间。
50%待验证星际争霸和Dota 2的多智能体AI成功很大程度上依赖于集中训练、分散执行（CTDE）框架和精心设计的奖励塑形。
50%待验证TTT借鉴了《狼人杀》和《星际争霸》自定义地图'Mafia'的核心框架，玩家被秘密划分为无辜者（Innocents）、叛徒（Traitors）和侦探（Detectives）三大基础阵营。
50%待验证《星际争霸》同时具备不完全信息、实时决策、长时程规划和海量操作空间等挑战，长期被视为AI研究的高难度试验场
50%待验证《星际争霸》原作以人类（Terran）、星灵（Protoss）和异虫（Zerg）三大种族构建科幻叙事
50%待验证早期 3D 到 2D 精灵渲染管线在 1990 年代已被使用，《星际争霸》和《帝国时代》的精灵图是先在 3D Studio Max 中建模再渲染为 2D 位图
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