摘要

实验 0071 证明英雄无敌三式规则 AI H3 比默认公平 AI v59 强。但这只说明它擅长对付 v59。本实验换两个对手做描述性检查：

  • quick：研究用的搜索 AI。它把自己当前这一次行动的每个合法动作在规则引擎里真实结算一次再比较（行动包搜索，depth = 1），并且读取对手的隐藏构筑（特权信息），风格与规则 AI 很不同；
  • T：威胁圈规则 AI（实验 0070 未通过的候选），风格与 H3 相近。

结果：H3 对 quick −0.667 [−0.7917, −0.5312]，32 胜 156 负；对 T +0.104 [0.0, 0.2083]。

要回答的问题

H3 对风格不同、更强的对手表现如何？

方法

  • 96 个新来源（种子 70600–70695）。来源是一个随机种子生成的镜像开局，H3 执蓝、执红各一局，对每个对手 192 局。来源差 = H3 两局得分和 − 1。
  • 区间为来源层面自助重抽 10,000 次（种子 0）的 95% 百分位区间。
  • 只描述，不设通过门槛；预先写定：若对 quick 区间上界 < 0，记为“H3 不如研究搜索”，不据此调参。

设置

规则版本 Core453；384 局 0 故障，全部重放校验。

结果

对手 来源差 [95%] 好/差来源 H3 胜 / 对手胜 双输 决策 p95（H3 / 对手）
quick −0.667 [−0.7917, −0.5312] 9/73 32/156 4 0.053 / 0.858 秒
T +0.104 [0.0, 0.2083] 19/9 106/85 1 0.047 / 0.046 秒

按预先判读，对 quick 的区间上界 < 0，记为“H3 不如研究搜索”。

局限

  • quick 使用对手构筑等特权信息，不是公平对比；每步约 0.86 秒（p95），远慢于 H3。
  • 本实验没有在同批来源上测 v59 对 quick，所以不能说 H3 是否比 v59 更怕搜索（见实验 0073）。
  • 对 T 的区间下界恰好为 0，只作描述。

结论与下一步

Arena 中 H3 是“只用公开信息”的档位里目前最强的；研究搜索档位更强，但使用特权信息、思考更慢。差距来自搜索本身还是信息优势，由实验 0073–0075 继续拆解。