据了解，文章开头发三张聊天截图的网友@二雨TR 并不是程序猿而是一位游戏绘画师，而她口中的老师是墨尔本的一位在读研究生。

三金与二雨TR口中的老师 @星尘研 取得了联系，在联系之后，星尘研表示狼自*的错误是很多东西共同影响产生的，最主要的一个错误是迭代次数太少，20W次完全不够学，后面提高到100W次起步, 效果直线上升。

狼之后是可以成功抓到羊的：

另一个就是奖励分数设置有问题，最后他们控制在了-2到1之间，效果也很好。大概在第十九代狼的时候就差不多可以用了，但是因为项目时间问题就没再接着往后训练了, 狼还是有点蠢。

更巧的是星尘研刚好把这个事情的大概经过以及狼抓羊的游戏录制了一个说明视频放在了B站上面：

据星尘研向三金介绍，他目前研究生专业是“动画，游戏和交互”，本科时候的专业是游戏和图形编程Games and Graphics Programming, 这个狼抓羊的项目是他本科最后一年的AI课和泰国的一位同学合作完成的，这时当时课程其中的一个作业，要求仅是【使用神经网络和强化学习、遗传算法等配合制作一个AI相关的游戏】。

星尘研表示他只是AI的初学者、门外汉，也是第一次接触强化学习，懂得不多，一切都是摸索着来的。

“这个项目一共4-5个星期，决定做什么, 然后怎么设计这套东西就花了一个星期, 再弄环境和开始的碰壁也花了不少时间，所以最后实际用在调算法bug的时间并不是很多。”

游戏整体都是在Unity上面开发的，开发语言是C#，算法主体是基于Unity上封装好的一个强化学习包——MLAgent，GPU用的是他朋友淘汰的2手1080 Ti 。

星尘研表示而他们摸索的过程并不顺利：

我们最初的一个目标是让狼学会判断他要抓的是羊，并且学会去抓，这里的区别点在于狼要能认识到他要去吃羊，而不是我直接把羊的位置给他, 让狼自己去追。

比如下面这是我们最开始的训练场景，在前几千次训练的时候, 狼都不知道要去吃羊，每次训练狼有大概5秒钟的时间在这个场地上面方向随机的乱跑乱逛 。在这个过程中, 狼可能会无意中吃到羊，并发现, 这一次的得分也许比之前要高，那么狼就可以靠得到更多分的奖励来慢慢学习抓羊。