Google-ki DeepMind通過自己的訓練成功地掌握了捕獲的地質3競技場模式，以至於她可以擊敗人類團隊。
後Ki項目在Dota 2中對人類玩家開放AI的巨大成功Google添加了自己的DeepMind AI：研究團隊設法訓練AI的方式，以至於她可以在捕獲的Flag-the Flag of Quake 3競技場中擊敗人類團隊。
如何佛教徒報告，AI開發人員依靠所謂的加強學習。 AI訓練一種反複試驗的原則，並對抗自己，直到它盡可能地理解遊戲原理為止。 DeepMind進行了將近500萬場比賽，持續了五分鐘 - 這使得總訓練期在41,667小時（或1,736天）左右。
Windows 10中的遊戲模式 - 由於遊戲模式的性能更好嗎？
在培訓期間，AI自我教授了捕捉第3號旗幟的所有要素，包括征服和守護國旗和在對手底部露營。在培訓期間，AI並未使用（如開放AI和LOL）來數值數據，而僅通過Quake -3 UI收到有關遊戲的信息。
完成培訓後，AI開發人員DeepMind與來自兩名球員的球隊進行了競爭，包括來自機器人，人員和兩者組合的球隊。結果，最佳（強）人類團隊的獲勝率最高的純機器人團隊僅達到52％。
但是，AI的勝利率降低了AI團隊的球員的更多球員。對於四個AI球員來說，獲勝率只有65％，因此在團隊合作上只能有點努力。但是，Versge在報告中未討論目標因素，除了策略之外，在像策略之外的射手之外也非常重要。
為了編程一個，以便他始終達到目標比在戰術上明智的行為要容易得多 - 如果您在“噩夢”難度水平上的單人Quake 3競技場中與最後一個機器人對手Xaero作戰，那麼您可以唱歌。