最近，有玩家在Reddit论坛上声称在《火箭联盟》排行榜比赛中遇到了舞弊者。在游戏社区中，检举他人作弊并不少见，但这往往是由于玩家存在技术差距而引起的误解。但看了帖子中的视频，很多人指出这确实不是普通玩家能进行的操作，而是“机器人”。
证据视频:
这个被发现的作弊玩家和举报人在同一个队伍里，视频是作弊玩家的视点。《火箭联盟》有非常多的高手，但他的操作并不像高端玩家那样，使用滞空技巧把球送到球门门，而是完美地避开对手的攻击运球。
事实上，这样的不正当行为确实存在，在游戏中越来越常见。许多人开始在在线堆栈上使用经过机器学习训练的《火箭联盟》机器人。
促进这种机器人训练的API，RLGym的创作者说，他们知道自己的项目有可能被非法行为者利用，但这不是他们的意图。实际上，现在有一个《火箭联盟》机器人开发竞赛社区，没有利用这个技术作弊，用别的名字
RLBot的API是核心，它创建和使用定制自动机，并在离线游戏和本地锦标赛中相互对抗。
RLGym改变了游戏规则，允许机器人开发者将游戏用作增强学习算法的环境。其中心思想是传达系统所需的结果，而不是手动编写机器人的行为脚本。例如，使球接近对方的终点。然后，通过运行几个小时的《火箭联盟》模拟比赛，机器人将在此期间学习，以获得期望的结果。
实际上，这个过程没那么简单。RLGym
一位开发者Aech说:“设计激励机制本身就是一门艺术。”上周，艾奇
在论坛上就作弊问题进行了问答。他表示，《火箭联盟》用于作弊的机器学习机器人Nexto“非常难制作”，所以不可能出现大量的变体。但是，现在作弊者越来越多。Aech
以前就预测会有人训练比Nexto更厉害的机器人。
机器人本身不是新技术。据Aech称，最新消息是，有人“使用了像RLGym和RLBot这样对在线游戏没有限制的独特工具对游戏进行了更改”。这就是为什么Nexto出现在排位赛上的原因。
在接受PCGamer采访时，Aech表示
显示:“RLGym
幸运的是，能找到一个超热情包容的社区，我们不会让这些作弊者停滞我们的脚步。”
“我们正在采取措施防止机器人将来被滥用。我等不及想在吵架中展示我们开发出来的令人兴奋的项目了。”
现在，如果玩家和机器人一致的话，除了通报和竭尽全力之外别无选择。但据说由于训练中的一些缺陷，机器人在开球时不太强壮。
“我们现在在一些机器学习项目中看到了相当奇怪的现象。那就是机器人通常在训练初期学习如何开球，但是随着在比赛中总结剩下的部分取得进步，他们似乎已经失去了开球的能力，”Aech总结说。
