כתבה
arXiv cs.AI ·
CHAMP: ארכיטקטורה היברידית למציאת מתאים וחיזוי
CHAMP: Cross-domain Hybrid Architecture for Matchmaking and Prediction in Online Multi-Player Games
CHAMP היא ארכיטקטורה היברידית למציאת מתאים וחיזוי במשחקים מרובי משתתפים. היא פותרת בעיות דוגמאות קרות וחוסר נתונים. DAWN הוא רשת נוירונית המשלבת ידע מתחומים שונים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.04870v1 Announce Type: new Abstract: Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) games rely on matchmaking to maintain competitive balance. Our prior work, CUPID, framed matchmaking as an assignment re-optimization problem and showed that a single-mode win-rate predictor can meaningfully rebalance teams. However, deploying such a system across diverse player populations exposes three practical bottlenecks: most queueing players lack sufficient in-mode match history (cold start), skill distributions shift drastically across rank tiers (distribution inconsistency), and extreme skill segments are severely data-starved. We present CHAMP, a cross-domain matchmaking framework that resolves these deployment bottlenecks. To address data sparsity and cold starts, CHAMP replaces the target-mod
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית