cedec2024の情報収集
levena_evenas行きたすぎる
学生チケット買っておけばよかった。泣いてます。
当日問い合わせで行けるなら今日行きたい
levena_evenas学マス
bannamとquoriarts
デッキ探索AI・・・グレーボックス最適化
レッスンAI・・・強化学習
転移学習なども取り入れている。ログはBQで管理してる。W&B使ってる。
デッキ探索機能のインフラは、Google CloudのCloud RunとBatchを中心としたサーバーレスアーキテクチャで構成。管理コンソールはCloud Runで稼働しており、デッキ探索処理は、.NETとpythonパイソンのランタイムを搭載した単一のマルチプロセスコンテナをBatchに配置して動かしている。
ゲームカードなどのロジックはunity+C#で作成している。ただ、unityに依存しないように独立したc#scriptとしても実行できる
レッスンAI・・・強化学習なので当然MDPの話とかが出てくる
MCTS(モンテカルロ決定木探索)で実装
MCTSよりPPOのほうが高速に計算できた
強化学習って感じだ…w
unity周り
prefabの話とかブレンドシェイプの話もしてる
graphicbufferを使って処理を軽くしてる話をしてる
mesh.markdynamicを使ってる
urp decal projector・・・シェーダーの一つ そもそもurpを名前しか知らないんですねー(終わり
playableについて
playable api。複数のデータソースをmixできる
モーション(texture)差し替え
この辺がわかりやすそう。やってないけど
perticlesystem
ドットをたくさんレンダリングすることで炎などを表現する
deferredrendering
処理が軽くなるやつ
levena_evenascppの話
一通り読んだけどかなり良かった
cppmapは見よう
clangformatってどうなの？→デファクトスタンダードっぽい。
clang-tidyとclangformatを使いましょう。
clang-tidyはvscodeからも使える