原贴地址：分享基于深度神经网络计算得到的球员属性效用
有体育模拟类游戏开发团队用闲暇资源学习FM的结论，“大概通过140台机器持续3星期的训练，模拟了4千万场比赛，得到了收敛结果。”
“我们本次试验将战术固定为fm-arena.com上最强战术ZaZ-Blue DM，以分析在此战术下每个位置的球员哪些属性对胜负影响较大。 我们构建了一套人工智能系统，训练AI在全队每个球员CA不变的情况下，设计出每个位置战绩最佳的属性分配。”
虽然针对的是ZAZ的这套战术，但是高位压迫短传类战术都是能参考的，即便是防反类战术，也有很多可以参考的地方
我个人看了之后对一些进行测试印证，感觉真是准的一笔