Чит, который учится: как работает обучающая модель на PyTorch в приватных читах
Введение: почему нейросети изменили приватные читы
Ещё 5 лет назад читы были предельно прямолинейными — автонаводка, триггер, ESP. Однако в 2025 году приватный софт вышел на уровень, где машинное обучение стало не опцией, а основой. Это уже не просто инструмент — это «второй мозг», который учится вместе с тобой и адаптируется к любой игре.
В основе таких модулей лежит обучающая модель, построенная на базе PyTorch — одного из самых гибких фреймворков для нейросетей. Почему именно PyTorch? Он идеален для динамического графа вычислений, удобен для прототипирования и идеально сочетается с real-time обработкой, которую требует гейминг.
Как работает обучающая модель в чите
Обучающая модель — это компонент, который:
-
Получает данные от системы сбора (см. предыдущую статью);
-
Преобразует их в тензоры;
-
Прогоняет через нейросетевую архитектуру (CNN, LSTM, Transformer);
-
Возвращает предсказание или действие;
-
Обучается на основе последствий (reinforcement learning, supervised fine-tuning).
В зависимости от игры, модель может принимать разные формы:
-
В FPS: принимает стэк изображений и выдаёт координаты врага, угол поворота камеры или нажатие «стрелять».
-
В Dota 2: анализирует временные паттерны и даёт прогноз: будет ли ганг, пойдёт ли враг по определённой линии, стоит ли делать телепорт.
Архитектуры, используемые в приватных AI-модулях
1. CNN + Recurrent (LSTM/GRU)
-
Для последовательной обработки кадров.
-
Идеальны для FPS: берут 3–10 кадров, ищут паттерны.
-
LSTM позволяет уловить повторяемость (например, частый пик с одного угла).
Пример:
class AIModule(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 32, 3, stride=2),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(32, 64, 3, stride=2),
nn.ReLU()
)
self.lstm = nn.LSTM(64*6*6, 128)
self.fc = nn.Linear(128, 3) # например: повернуться/стрелять/ждать
def forward(self, x):
batch, seq, c, h, w = x.shape
x = x.view(-1, c, h, w)
x = self.conv(x)
x = x.view(batch, seq, -1)
x, _ = self.lstm(x)
return self.fc(x[:, -1])
2. Transformer-модель для анализа паттернов
-
Применяется для предсказания действий врагов.
-
Особенно полезна в MOBA или тактических шутерах.
-
Обрабатывает игровые события как текст/последовательность.
3. Reinforcement Learning (PPO, DQN)
-
AI учится на своих ошибках.
-
Используется в симуляторах, PvE, survival (DayZ, Rust).
-
Оптимизирует поведение: «не умереть», «нанести больше урона», «уйти вовремя».
Fine-tuning под конкретного игрока
Некоторые приватные читы поддерживают локальное дообучение под поведение конкретного игрока:
-
Сохраняются паттерны мыши и клавиш;
-
Учитывается стиль стрельбы (агрессивный, пассивный, контрольный);
-
Модель подстраивает output под реальные действия человека.
Такой подход делает поведение чита практически неотличимым от настоящего игрока, даже при наблюдении в режиме spectator или со стороны команды.
Как нейросеть остаётся невидимой
Обучающая модель, если реализована корректно, не делает прямых вызовов к игре. Все вычисления происходят:
-
в изолированном Python- или C++-процессе;
-
с предварительно выгруженными весами модели;
-
с GPU-инференсом (например, через CUDA или TensorRT);
-
без внедрения в память клиента.
Более того, многие модули используют обфускацию весов (бинарные модели с подписью), чтобы защититься от реверса и сигнатур античитов.
Как хранятся и загружаются модели
-
Формат:
.pt
,.pth
,.onnx
-
Размер: от 3 МБ (легкий ESP) до 400+ МБ (полноценная карта поведения)
-
Инференс: через PyTorch, ONNX Runtime или C++ wrapper
-
Оптимизация: pruning, quantization, knowledge distillation
Примеры игровых применений
CS2:
Модель распознаёт шаблон выхода врага с длины, вспоминает предыдущие раунды, предлагает: «дождись пика — затем мягкий навод».
Dota 2:
Анализируются тайминги ганга, путь движения вражеского саппорта, строится вероятностная модель захода под смок.
Tarkov:
По направлению шагов и выстрелов модель определяет оптимальный путь до выхода без столкновения.
Реальные инструменты
-
PyTorch Lightning — ускоренное прототипирование;
-
Hydra — управление конфигами моделей;
-
Weights & Biases (локально) — отслеживание качества модели;
-
ONNX export — перенос модели в инференс-библиотеки;
-
TorchScript — создание исполняемого бинаря.
Будущее: персональные модели и командные нейросети
В ближайшие релизы приватных читов ожидается:
-
Модели, обученные исключительно на данных игрока — подстройка под стиль;
-
Обмен данными между игроками одной команды — координированная тактика через нейросети;
-
Функции тренера — AI не просто играет, а учит игрока.
Вывод
Обучающая модель на PyTorch — это ядро умного чита. Именно она делает поведение игрока логичным, предсказуемым и реалистичным. В отличие от «тупых» aimbot-ов, здесь нейросеть анализирует контекст, запоминает ошибки и принимает решения.
Сегодня приватный чит — это не просто софт, а симбиоз AI и игрока. И PyTorch — это язык, на котором они говорят друг с другом.