一、AI训练环境搭建与配置
1.1 硬件与软件要求
1.2 环境验证流程
二、基础指令学习与解析
2.1 核心指令集掌握
2.2 动态指令调整技巧
三、实战模拟与数据记录
3.1 模拟对局参数设置
3.2 数据可视化分析
单位培养曲线（单位存活时间与训练次数相关性）
战术执行效率（指令响应时间与胜率关联）
对局复盘错误（常见3类失误占比）
四、模型优化与迭代策略
4.1 参数调优方法
针对模型表现滞后问题，可执行：
增加奖励权重：--reward_weight 1.5
混合训练模式：--train_mode 2（人类-AI交替）
限制单位数量：--unit_limit 4
4.2 版本对比测试
建立训练版本库，对比不同模型在：
早期节奏（前5分钟资源控制）
中期团战（阵型完整度）
后期决策（英雄BKB使用时机）
等维度的表现差异。
【常见问题解答】
Q1：AI训练需要多少对局量才能达到稳定状态
Q2：如何处理训练中出现的卡顿问题
Q4：AI在团战中的阵型问题频发怎么办
Q5：不同版本模型胜率波动较大如何处理
Q6：训练环境如何防止其他程序干扰
Q7：数据记录间隔过长影响训练效果
Q8：AI在特定英雄训练中表现异常
