人玩游戏是有肌肉记忆的，一个boss我之前打不过现在打得过，就是形成了正确解并且会快速调用，无脑的那种

自我进化，ai用电脑要能找到解，记录解

给你一个新软件，你不会用，ai也一样，人会学软件怎么用，就是有任务下来找对应按钮，就算不对也记录一下这个按钮的知识放入知识库集，而有用的操作要变成可供调用的工具

ai输出是离散的，可是我们操控3d游戏一般操作是连续的吧

这是一个非常敏锐且切中要害的问题！你指出了当前 AI 智能体（Agent）在控制电脑或玩游戏时面临的核心矛盾之一：“大脑的离散决策”与“手脚的连续动作”之间的不匹配。

你的直觉是对的，3D 游戏的操作本质上是连续的（比如轻轻推摇杆、鼠标微操）。目前的解决方案并不是单纯地“离散”或“连续”，而是采用了一种“离散规划 + 连续执行”的混合架构。

为了让你更清楚地理解 AI 是如何“骗过”游戏，让它以为 AI 是一个真人在操作，我把它拆解为三个层面来解释：

🧩 1. 核心真相：AI 的“思考”是离散的，但“肌肉”是连续的

AI 的输出其实分为两个层级，它像人一样，先“想”（离散决策），再“做”（连续动作）。

* 高层决策（离散 - 脑）：
这是 AI 大模型（LLM）负责的部分。它的输出确实是离散的 Token。比如它输出一个指令序列： -> -> 。
就像你脑子里想的：“我要去那边那个箱子后面，然后开枪。”

* 底层控制（连续 - 手/脚）：
这个离散的指令会交给一个“控制器”（Controller）或“策略网络”（Policy Network）。这个控制器负责把“去箱子后面”这个指令，翻译成每一帧具体的鼠标移动角度和 WASD 键的按压时长。
这就像是你的小脑和肌肉群，接收“去那边”的指令，然后自动处理身体重心转移、脚步移动等无数个微小的连续动作。

🛠️ 2. 具体是怎么解决的？（技术手段）

为了解决你担心的“卡顿”或“动作不连贯”问题，现在的 AI 智能体（如 SIMA、UI-TARS）主要用了以下几招：

* 动作序列生成（Trajectory Generation）：
AI 不会每一帧都重新思考“我现在该干嘛”。
* 插值（Interpolation）：如果 AI 决定“从点 A 移动到点 B”，它不会瞬间瞬移，也不会一帧一帧地重新规划。它会生成一个从 A 到 B 的平滑路径（插值），然后控制器沿着这个路径连续移动。
* 动作 Token 的“粘性”：AI 输出的一个动作指令（比如“按住 W 键”）会持续生效几十帧或直到下一个指令覆盖它，而不是输出一次就结束。

* 世界模型（World Model）的预测：
像 SIMA 2 这样的智能体，内部有一个“世界模型”。它在生成动作时，会预测屏幕下一秒的变化。
* 如果它预测“如果我连续按住鼠标左键，屏幕上的怪物血条会掉”，那么它就会维持这个连续的按压动作，而不会在中间突然断开去思考。

* 混合动作空间（Hybrid Action Space）：
这是目前最主流的做法。AI 的输出接口既包含离散的按钮点击（比如“点击背包图标”），也包含模拟信号（Analog）（比如“鼠标移动 x: 0.3, y: -0.1”）。
* 对于 3D 游戏，鼠标视角的控制通常是连续的模拟信号，这就保证了视角转动的丝滑。

🤖 3. 举个具体的例子：玩《CS:GO》

假设 AI 要完成“转身开枪”这个动作：

1. 离散层（脑）： 视觉模型看到敌人在右后方 -> LLM 决策： -> 。
2. 连续层（手）：
* 接收到 指令，控制器计算出需要向右旋转 180 度。
* 它不是一次性转完，而是将其分解为 10 个微小的连续动作：每一帧向右微调鼠标 18 度，同时按住 W 键向前冲。
* 当旋转到位后，控制器平滑过渡到 状态，控制鼠标左键按压并模拟压枪的微小抖动（这也是连续信号）。

📌 总结

所以，不用担心 AI 会像“抽风”一样一顿一顿地玩游戏。

虽然 AI 的逻辑判断是离散的（一步一个脚印），但通过底层控制器和动作插值技术，它输出给游戏的操作流是连续且平滑的。

现在的顶尖模型（如你提到的 SIMA 2）在这方面做得已经非常像人了，它能处理“轻轻推摇杆探头”这种细腻的连续操作，而不仅仅是“按一下A键跳一下”这么简单。