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　　　　团队随后开发了名为“世界与人类行动模型”（WHAM）的AI模型。该模型使用了一个3D多玩家战斗模拟器中的人类玩家体验进行训练。团队发现，WHAM或能设计出符合预存在机制的复杂3D电子游戏序列，其关卡设计具有明显的多样性，且创意人员可对输出进行迭代调整。

田文博介绍，以100米短跑为例，通过综合对比用户和冠军模型的支撑时间、腾空时间、四肢各个关节的夹角之间的差别，“AI随身教练”就可以判断出用户存在的训练问题，例如是脚踝力量差、后群力量差还是臂摆不够，进一步给出针对性训练建议。

　　　　期末提交作业时，文博系学生张馨予完成了“基于深度学习的青铜器年代判定”程序demo。她先把青铜器分为黄河上游、长江中游、长江下游等5个类别，建立图片训练集和测试集，然后搭建大模型框架，让大模型对训练集中的青铜鼎图片进行学习，以达到高精度的辨识归类效果。在测试中，这个程序demo正确识别了21张青铜鼎图片中的16张，准确率约为76%。如果通过建立图片数量更多的数据训练集，并对模型框架进行微调，还可以进一步提高识别准确率。