同样做20个深蹲，为什么AI训练游戏不应该给每个人同样的下一关？
很多训练游戏的难度逻辑只有一条：完成了就加次数。但在模拟场景里，同样完成20个深蹲的三个玩家其实处在完全不同的状态。玩家A每一次都蹲得够深、膝盖稳定，只是节奏偏慢，整组耗时明显…
自适应难度PerformanceFatigue
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作者团队
九游体育AI训练研究组
负责AI体育训练游戏里的训练决策：什么时候加难、什么时候换任务、什么时候让玩家休息，以及动作评分怎样兼顾速度与质量。
团队介绍
九游体育AI训练研究组关心的问题通常从一组很具体的数据开始：玩家完成了三组深蹲，第三组最后几次的起身速度下降、左右晃动变大，但完成次数比上周多。系统此时应该把它当作进步，还是当作疲劳信号？我们的大部分文章，都是围绕这类判断展开的。
训练AI需要同时看玩家等级（Player Level）、动作准确度（Accuracy）、疲劳（Fatigue）、完成率（Completion）与训练历史（Training History），并且把长期能力和当天状态分开记录。我们不把训练做成“今天再多做10个”的计数器，也不让关卡号决定难度。
研究方向
- 组内与组间的实时难度决策：继续、降速、换动作变式、延长休息
- 速度与动作质量的评分权重与门槛设计
- 区分Skill Problem与Fatigue Problem的信号与阈值
- 多日训练计划：历史趋势、恢复与目标
- 玩家可理解、可手动覆盖的难度调整提示
内容原则
每篇文章至少给出一个可以复现的训练场景和一条明确的决策逻辑；数值只作为示例设定出现，并标明不是医学建议。我们避免使用“AI会自动帮你练得更好”这类无法验证的表述。
全站共同遵守的原则：动作评分属于游戏化训练与动作表现反馈，不是医学评估；文章里的场景与数值如无特别说明均为帮助理解系统逻辑的示例设定。
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