硬件在哪里不再重要

这个市场上的讨论大多围绕机器展开：用哪张卡、哪个固件、哪套 donor 配置、哪台副机。这种讨论有一个天花板，而且不是硬件的技术极限。天花板在于：一套搭得很好的方案，回答的是一个如今已经没人单独去问的问题。只要服务器能评判你的硬件产出了什么，它就不需要知道你的硬件是什么。评判结果和枚举设备，是两门完全不同的手艺。

Valve 公开过哪些关于 VACnet 的信息？

Valve 在 GDC 2018 上介绍过自己的做法，所以这些都不是猜测，也不依赖任何泄露。John McDonald 的演讲介绍了 VACnet，这是一套深度学习系统，训练数据来自 Valve 自己的人工审核项目判定的作弊案例。据介绍，它的设计思路很窄，也很有启发性：它不试图时时刻刻评估玩家，而是聚焦在开枪的那一刻，因为辅助瞄准系统在这个时刻不得不暴露自己。它读取这个瞬间前后的一小段时间窗口，看玩家视角的俯仰角（pitch）和偏航角（yaw）在开枪前后如何变化，再加入武器、距离、是否命中等上下文信息。

如果你在考虑硬件，这个设计有两点很关键。第一，它的输入里没有任何设备标识符，所以它从来不问你的 PCIe 插槽里插着什么。第二，它公开的局限性和它的能力一样有启发意义。用明目张胆的作弊行为训练出来的方法，擅长识别明目张胆的行为；而远低于这个阈值的玩家，就是更难判断的情况。这说的是阈值，而不是免疫，把它理解成免疫，就会做出错误的决定。

对局数据能暴露玩家的哪些信息？

这种方法之所以有效，是因为一场对局会产生海量关于玩家的信息，而这些信息没有一条和他的机器有关。服务器端的数据不是你操作过程的画面，而是对你操作的权威记录。

这应该怎样改变你的花钱方式？

• 从没有隔离到架构隔离，这一步是唯一真正改变局面的一步；再往后，每一步在行为复核面前的回报都急剧递减。
• 超出一套能用的方案所需的钱，最好花在决定方案到底能不能用的部件上：一台像样的副机、一根好线，以及不给你添麻烦的显示器和显示链路。
• 功能选择带有行为上的分量，而硬件选择没有，因为被评判的正是一套方案在对局里做了什么。
• 长期的一致性本身就是一种信号，因为一个可量化表现突然大幅变化的玩家，已经产生了一个任何硬件决策都解决不了的数据点。

我们为什么要讲清硬件的局限

不讲清楚，换来的就是一个以为自己买到了结果、后来才发现并非如此的客户，这对他和对我们都更糟。硬件架构应对的是一个检测面，这个检测面和背后的工程都是真实存在的。但还有其他检测面，是它触及不到的。谁要是向你兜售“选对卡就能解决全部问题”的想法，卖给你的就是他交付不了的东西。