×
  • Главная
  • Блог
  • Чит, который учится: как работает обучающая модель на PyTorch в приватных нейросетях

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:

  1. Получает данные от системы сбора (см. предыдущую статью);

  2. Преобразует их в тензоры;

  3. Прогоняет через нейросетевую архитектуру (CNN, LSTM, Transformer);

  4. Возвращает предсказание или действие;

  5. Обучается на основе последствий (reinforcement learning, supervised fine-tuning).

В зависимости от игры, модель может принимать разные формы:

 

Архитектуры, используемые в приватных AI-модулях

1. CNN + Recurrent (LSTM/GRU)

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


3. Reinforcement Learning (PPO, DQN)

 

Fine-tuning под конкретного игрока

Некоторые приватные читы поддерживают локальное дообучение под поведение конкретного игрока:

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:

Более того, многие модули используют обфускацию весов (бинарные модели с подписью), чтобы защититься от реверса и сигнатур античитов.

 

Как хранятся и загружаются модели

 

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

 

Будущее: персональные модели и командные нейросети

В ближайшие релизы приватных читов ожидается:

 

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.