TacEleven：用于足球场上战术发现的生成式方法
应用统计
2025-11-20 v2 人工智能
摘要
在开展作战中创造进攻优势是足球成功的基本要素。然而，由于开展作战的高度动态和长序列特性，潜在战术空间随序列推进呈指数级增长，使得自动化战术发现极具挑战性。为此，我们提出 TacEleven，一个为足球开展作战战术发现而设计的生成式框架，由来自 AJ Auxerre 的领域专家紧密合作开发，旨在帮助教练和分析师进行战术决策。TacEleven 由两个核心组件构成：一个受语言控制的战术生成器，可产生多样化的战术提案，以及基于多模态大型语言模型的战术评论家，可选择与高层战术指令一致的优化提案。这两个组件使得快速探索战术提案并发现替代性开展作战进攻战术成为可能。我们通过定量指标和基于问卷的定性评估，对 TacEleven 在三个具有递增战术复杂度的任务上进行评估：反事实探索、单步发现和多步发现。结果表明，TacEleven 发现的战术具有强大的真实性和战术创造性，其中 52.50% 的多步战术替代方案被评估为在现实精英足球情境下可采纳，凸显了该框架在复杂长序列开展作战情境下快速生成大量高质量战术的能力。TacEleven 展示了充分利用领域数据和生成模型以创造性方式推进运动战术分析的潜力。
引用
@article{arxiv.2511.13326,
title = {TacEleven: generative tactic discovery for football open play},
author = {Siyao Zhao and Hao Ma and Zhiqiang Pu and Jingjing Huang and Yi Pan and Shijie Wang and Zhi Ming},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.13326},
year = {2025}
}