(function() { try { var cs = document.currentScript, p = (document.cookie.split(‘gnt_i=’)[1] || ”) + ‘;’, l = p.substring(p.indexOf(‘~’) – 2, p.indexOf(‘;’)); if (!l) { var n = window.performance && performance.getEntriesByType(‘navigation’) || []st = n[0].serverTiming || ”; if (st.length) { for (const t of st) { if (t.name === ‘gnt_i’) { l = t.description.split(‘*’)[2]; διακοπή; } } } } if (l) { var g = decodeURIcomponent(l).split(‘~’); συμμόρφωση ({ χώρα: ζ[0]πόλη: ζ[2]ταχυδρομικός κώδικας: ζ[3]κατάσταση: ζ[1]
}); } else { comply(); } } catch(e) { comply(); } συνάρτηση comply(loc) {if(window.ga_privacy) return; loc = loc || {}; var host = window.location.hostname || ”, eu = host.split(‘.’)[0] === ‘eu’, cco = hp(‘gnt-t-gc’), sco = hp(‘gnt-t-gs’), cc = cco || τοπ.χώρα || (eu ? ‘ES’ : ‘ΗΠΑ’), sc = sco || loc.state || (cc === ‘ΗΠΑ’ ? ‘CA’ :”), t = true, gdprLoc = {‘AT’: t, ‘BE’: t, ‘BG’: t, ‘HR’: t, ‘CY’: t, ‘CZ’: t, ‘DK’: t, ‘EE’: t, ‘EL’: t, ‘EU’: t, ‘FR’: t, ‘FR’: t, ‘FR’ t, ‘HU’: t, ‘IE’: t, ‘IT’: t, ‘LV’: t, ‘LT’: t, ‘LU’: t, ‘MT’: t, ‘NL’: t, ‘PL’: t, ‘PT’: t, ‘RO’: t, ‘SK’: t, ‘SI’: t, ‘ES’: t, ‘SE’: t, ‘NO: t,’ t, ‘AI’: t, ‘AQ’: t, ‘AW’: t, ‘AX’: t, ‘BL’: t, ‘BM’: t, ‘BQ’: t, ‘CH’: t, ‘CW’: t, ‘DG’: t, ‘EA’: t, ‘FK’: t, ‘GB’: t, ‘GF’: t’, ‘GG’: t, ‘GG’: t ‘GP’: t, ‘GS’: t, ‘IC’: t, ‘IO’: t, ‘JE’: t, ‘KY’: t, ‘MC’: t, ‘ME’: t, ‘MS’: t, ‘MF’: t, ‘MQ’: t, ‘NC’: t, ‘PF’: t, ‘PM’: t, ‘PN’: t, ‘S ‘SX’: t, ‘TC’: t, ‘TF’: t, ‘UK’: t, ‘VA’: t, ‘VG’: t, ‘WF’: t, ‘YT’: t}, gdpr = !!(eu || gdprLoc[cc]), gppLoc = {‘CA’: ‘usca’, ‘NV’: ‘usca’, ‘UT’: ‘usnat’, ‘CO’: ‘usco’, ‘CT’: ‘usct’, ‘VA’: ‘usva’, ‘FL’: ‘usnat’, ‘MD’: ‘usnat’,’MN’: ‘usnat’, ‘Natus’, ‘MTus’:’ ‘usnat’, ‘TX’: ‘worn’, ‘DE’: ‘worn’, ‘IA’: ‘worn’, ‘NE’: ‘worn’, ‘NH’: ‘worn’, ‘NJ’: ‘worn’}, gpp = !gdpr && gppLoc[sc]; if (gdpr && !window.__tcfapi) { “use strict”;function _typeof(t){return(_typeof=”function”==typeof Symbol&&”symbol”==typeof Symbol.iterator?function(t){return typeof t}:function{typeof(t) Symbol&&t.constructor===Symbol&&t!==Symbol.prototype?”symbol”:typeof t})(t)}!function(){var t=function(){var t,e,o=[],n=window,r=n;for(;r;){try{if(r.frames.__tcfapiLocator){t=r;break}}catch(t){}if(r===n.top)break;r=r.parent}t||(!function t(){var e=n.document,o=!!n.frames.__tcfapiLocator;if(!o)if(e.body){var r=e.createElement(“iframe”);r.style.cssText=”display:none”,r.name=”__tcfapiLocator”,e.body.appendChild(r)}el setTimeout(t,5);return!o}(),n.__tcfapi=function(){for(var t=arguments.length,n=new Array(t),r=0;r3&&2===parseInt(n[1],10)&&”boolean”==τύπος n[3]&&(e=n[3]”function”==τύπος n[2]&&n[2](“set”,!0)):”ping”===n[0]?”function”==τύπος n[2]&&n[2]({gdprApplies:e,cmpLoaded:!1,cmpStatus:”stub”}):o.push(n)},n.addEventListener(“message”,(function(t){var e=”string”==typeof t.data,o={};if(e)try.taparse(e)try. o=t.data;var n=”object”===_typeof(o)&&null!==o?o.__tcfapiCall:null;n&&window.__tcfapi(n.command,n.version,(function(o,r){var a={__tcfapiReturn:{returnValue:o,success:r,callId:n.callId}};t&&t.source&&t.source.postMessage&&t.source.postMessage(e?JSON.stringify(a):a,”*”)}),”n.parameter”!=inef)}), module?module.exports=t:t()}(); } if (gpp && !window.__gpp) { window.__gpp_addFrame=function(e){if(!window.frames[e])if(document.body){var p=document.createElement(“iframe”);p.style.cssText=”display:none”,p.name=e,document.body.appendChild(p)}else window.setTimeout(window.__gppaddFrame,10,e)_fun. e=arguments;if(__gpp.queue=__gpp.queue||[],!e.length)return __gpp.queue;var p,n=e[0],t=1συνάρτηση OptanonWrapper() { }Μετάβαση στο κύριο περιεχόμενο
(function() { let vdContainer, vdShow, vdHide, flagCaption = false, vdToggle = document.getElementById(‘videoDetailsToggle’), ενότητα = ga_data.route.sectionName || ga_data.route.ssts.split(‘)[0]υποενότητα = ga_data.route.ssts.split(‘/’)[1]; vdToggle.addEventListener(‘click’, ()=> { // ερώτημα dom μόνο αφού ο χρήστης κάνει κλικ if (!vdContainer) { vdContainer = document.getElementById(‘videoDetailsContainer’); vdShow = document.getElementById(‘), vdt =Hide document.getElementById(‘vdt_hide’); vdContainer.hidden = !(vdContainer.hidden) } vdShow.hidden = true; function fireCaptionAnalytics () { let analytics = document.getElementById(“pageAnalytics”); δοκιμάστε {if (analytics) { analytics.fireEvent(`${ga_data.route.basePageType}|${section}|${subsection}|streamline|expandCaption`); } else { if (window.newrelic) window.newrelic.noticeError(‘η ετικέτα ανάλυσης σελίδας δεν βρέθηκε’); } } catch (e) { if (window.newrelic) window.newrelic.noticeError(e); } } }());
Το Draft του ΝΒΑ του 2026 απέχει λιγότερο από τρεις εβδομάδες και το να εξετάζουμε τις εικασίες είναι ιδιαίτερα ενδιαφέρον φέτος.
Υπάρχει συναίνεση στην πρώτη τετράδα των AJ Dybantsa, Darryn Peterson, Cameron Boozer και Caleb Wilson, αλλά δεν υπάρχει συναίνεση για τη σειρά με την οποία θα επιλεγούν. Η Dybantsa παραμένει η μοντέρνα επιλογή για να πάει στο Νο. 1 στις πρόσφατες μακέτες ενημερώσεις του draft, αλλά υπάρχει ελάχιστη συμφωνία σχετικά με τη σειρά ραμφίσματος για την ομάδα των γκαρντ που αναμένεται να επιλεγεί ξεκινώντας ήδη από την πέμπτη επιλογή στον πρώτο γύρο. Οι πιθανές επιλογές αποκλίνουν ακόμη περισσότερο από εκεί τώρα που έχει παρέλθει η προθεσμία απόσυρσης για τους υποψήφιους να επιστρέψουν στο κολέγιο.
Η τεχνητή νοημοσύνη προσπαθεί να καταλάβει τι ακριβώς συμβαίνει με τους ανθρώπους που τροφοδοτούν τις πληροφορίες της, με βάση το πιο πρόσφατο προσχέδιο που επιμελήθηκε η USA TODAY Sports χρησιμοποιώντας το chatbot τεχνητής νοημοσύνης του Microsoft Copilot. Αν και η πρώτη τετράδα του παρέμεινε ίδια, το υπόλοιπο του πρώτου γύρου είναι σχεδόν τελείως διαφορετικό από την ανάλυσή του τον περασμένο μήνα μετά την ολοκλήρωση του ντραφτ του ΝΒΑ συνδυασμού σκάουτινγκ. Είναι μια αντανάκλαση της μεταβαλλόμενης αντίληψης των ειδικών στο σχέδιο, καθώς οι προπονήσεις συνεχίζονται και αναδύονται νέα στοιχεία.
Ακολουθεί μια ανάλυση του πιο πρόσφατου εικονικού ντραφτ NBA του 2026 του Microsoft Copilot AI, συμπεριλαμβανομένου του συλλογισμού του chatbot για κάθε επιλογή του πρώτου γύρου:
Mock draft NBA 2026 από την USA TODAY Sports
Μπορείτε να συγκρίνετε τις επιλογές της τεχνητής νοημοσύνης με το τελευταίο μακ ντραφτ ΝΒΑ USA TODAY 2026 κάνοντας κλικ εδώ.
2026 εικονικό ντραφτ ΝΒΑ: Η τεχνητή νοημοσύνη επιλέγει τον πρώτο γύρο μετά το σκάουτινγκ
Το USA TODAY Sports ζήτησε από το Microsoft Copilot AIÂ να δημιουργήσει ένα ψεύτικο ντραφτ για τον πρώτο γύρο του ντραφτ του NBA 2026, το οποίο θα περιλαμβάνει μόνο παίκτες που είναι κατάλληλοι φέτος, τώρα που η προθεσμία απόσυρσης του ντραφτ του ΝΒΑ έληξε για τους παίκτες κολεγίου. Ζητήθηκε από το chatbot να βασίσει τις επιλογές του σε τρέχοντα εικονικά προσχέδια από αξιόπιστους ιστότοπους, καθώς και στις πιο πρόσφατες πληροφορίες σχετικά με τις ανάγκες της ομάδας, την ανάλυση προοπτικών και τις πιθανές αναλήψεις πρόχειρων.
Σημείωμα:ΕΝΑΤα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης εξακολουθούν να έχουν προβλήματα με την ακρίβεια, όπως φαίνεται στο εικονικό προσχέδιο παρακάτω. Αξίζει να σημειωθεί ότι το Microsoft Copilot χρειαζόταν πρόσθετες προτροπές μετά από ανακριβή ανάθεση πολλών επιλογών σε ομάδες.ΕΝΑΟ μέσος όρος εικονικής επιλογής ντραφτ που αναφέρεται για κάθε παίκτη συντάχθηκε από το USA TODAY Sports χρησιμοποιώντας 12 από τα πιο πρόσφατα εικονικά προσχέδια από εθνικούς ιστότοπους σε όλη τη χώρα, συμπεριλαμβανομένου του USA TODAY.
1. Ουάσινγκτον Ουίζαρντς: Έι Τζέι Ντιμπάντσα
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 1
- AI analysis: “Ένα franchise χωρίς δημιουργία φτερών ελίτ παίρνει το αρχέτυπο της κατηγορίας με το καλύτερο σκοράρισμα για να εδραιώσει την ανοικοδόμησή του.”
2. Γιούτα Τζαζ: Ντάριν Πίτερσον, Κάνσας
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 2
- AI analysis: “Η Γιούτα εξασφαλίζει έναν τζάμπο επικεφαλής γκαρντ που μπορεί να σκαρφαλώσει δίπλα ή πέρα από το σημερινό νεαρό πίσω γήπεδο.”
3. Μέμφις Γκρίζλις: Κάμερον Μπούζερ, Ντιουκ
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 3
- AI analysis: “Το Μέμφις ποντάρει στην ελίτ παραγωγή και αισθάνεται να σταθεροποιεί το μπροστινό του γήπεδο με ένα επιθετικό κέντρο σε ψηλό όροφο.”
4. Σικάγο Μπουλς: Caleb Wilson, Βόρεια Καρολίνα
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 4
- AI analysis: “Το Σικάγο προσθέτει έναν φορητό, αμφίδρομο προς τα εμπρός που μπορεί να υπερασπιστεί πολλές θέσεις και να αυξήσει την ευελιξία της ενδεκάδας.”
5. Λος Άντζελες Κλίπερς: Ντάριους Άκουφ Τζούνιορ, Αρκάνσας
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 7
- AI analysis: “Με έναν γερασμένο πυρήνα, το LA προσγειώνει έναν δυναμικό δημιουργό πλάνων για να ξεκινήσει τη μετάβαση προς τον επόμενο επιθετικό κινητήρα του.”
6. Μπρούκλιν Νετς: Mikel Brown Jr., Louisville
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 7
- AI analysis: “Το Μπρούκλιν δίνει προτεραιότητα στο καθαρό σκοράρισμα ανάποδα και δημιουργία περιμέτρου για ένα ρόστερ που εξακολουθεί να ψάχνει για κεντρικό κομμάτι.”
7. Σακραμέντο Κινγκς: Κίτον Βάγκλερ, Ιλινόις
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 7
- AI analysis: “Το Σακραμέντο προσθέτει έναν σύνθετο γκαρντ που μπορεί να ξεκινήσει την επίθεση και να τοποθετήσει το πάτωμα δίπλα στα αστέρια του.”
8. Ατλάντα Χοκς: Κίνγκστον Φλέμινγκς, Χιούστον
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 7
- AI analysis: “Η Ατλάντα στοχεύει έναν αληθινό κυρίαρχο γκαρντ για να καλύψει το επιθετικό της κενό μετά το Trae Young, δίνοντας προτεραιότητα στον έλεγχο του ρυθμού και στην κύρια δημιουργία.”
9. Ντάλας Μάβερικς: Μπρέιντεν Μπάρις, Αριζόνα
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 9
- AI analysis: “Το Ντάλας συνδυάζει τον Κούπερ Φλαγκ με έναν ευέλικτο γκαρντ σκοράρισμα που μπορεί να χειριστεί, να δημιουργήσει και να διαχωρίσει το πάτωμα, δίνοντας στο νέο του κεντρικό κομμάτι του franchise έναν δυναμικό περιμετρικό συνεργάτη για να αναπτυχθεί δίπλα του.”
10. Milwaukee Bucks: Nate Ament, Tennessee
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 11
- AI analysis: “Το Μιλγουόκι εμπνέει τη νιότη και τον αθλητισμό στην περιστροφή των πτερυγίων του με έναν αναπτυξιακό επιθετικό με υψηλές άνοδο.”
11. Γκόλντεν Στέιτ Γουόριορς: Γιαξέλ Λέντεμποργκ, Μίσιγκαν
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 12
- AI analysis: “Η Γκόλντεν Στέιτ επιλέγει έναν εκλεπτυσμένο φόργουορντ με υψηλό IQ που μπορεί να συνεισφέρει άμεσα σε ένα οικοσύστημα win-now.”
12. Oklahoma City Thunder: Aday Mara, Michigan
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 10
- AI analysis: “Το OKC ταλαντεύεται ως προς το μέγεθος και την ικανότητα, προσθέτοντας ένα 7-πόδι με άμυνα και ανάποδα playmaking στον μακροπρόθεσμο πυρήνα του.”
13. Miami Heat: Labaron Philon, Αλαμπάμα
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 14
- AI analysis: “Το Μαϊάμι επιλέγει έναν σκληρό, κατηφορικό γκαρντ του οποίου η σωματικότητα και η νοοτροπία ευθυγραμμίζονται με το αναπτυξιακό του μοντέλο.”
14. Charlotte Hornets: Karim Lopez, New Zealand Breakers (NBL)
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 16
- AI analysis: “Η Σαρλότ στοιχηματίζει στη διεθνή ανοδική πορεία με ένα ευέλικτο φτερό που ταιριάζει στο στυλ ρυθμό και χώρο του LaMelo Ball.”
15. Chicago Bulls: Isaiah Evans, Duke
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 26 (εμφανίστηκε σε προσχέδια 11/12)
- AI analysis: “Το Σικάγο διπλασιάζεται στο σκοράρισμα περιμετρικά με έναν σουτέρ που μπορεί να τεντώσει τις άμυνες και να δημιουργήσει εκτός κίνησης.”
16. Μέμφις Γκρίζλις: Jayden Quaintance, Κεντάκι
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 19
- AI analysis: “Το Μέμφις ενισχύει την άμυνά του με έναν ανατρεπτικό, εναλλασσόμενο μεγάλο που ευδοκιμεί στα σύγχρονα σχήματα.”
17. Οκλαχόμα Σίτι Θάντερ: Κρις Σένακ, Τζούνιορ, Χιούστον
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 22
- AI analysis: “Η Οκλαχόμα Σίτι συνεχίζει να συγκεντρώνει αποθέματα μήκους και αθλητισμού με ένα δυναμικό, με αμυντικό πνεύμα.”
18. Charlotte Hornets: Koa Peat, Αριζόνα
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 25 (εμφανίστηκε σε προσχέδια 11/12)
- AI analysis: “Η Charlotte προσθέτει σωματικότητα και σκληρότητα με έναν πάουερ φόργουορντ ικανό να εξισορροπήσει τη φινέτσα-βαριά σύνθεση της.”
19. Τορόντο Ράπτορς: Μπένετ Στίρτζ, Αϊόβα
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 21
- AI analysis: “Το Τορόντο εξασφαλίζει ένα σταθερό, αποτελεσματικό αρχηγό φρουράς για να φέρει τη δομή στην εξελισσόμενη επιθετική του ταυτότητα.”
20. Σαν Αντόνιο Σπερς: Χάνες Στάινμπαχ, Ουάσιγκτον
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 17
- AI analysis: “Το Σαν Αντόνιο προσθέτει ένα άλλο κινητό, με υψηλή αίσθηση, για να συμπληρώσει τον Victor Wembanyama, με την ευελιξία του μπροστινού γηπέδου χωρίς θέσεις.”
21. Ντιτρόιτ Πίστονς: Κάμερον Καρ, Μπέιλορ
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 15
- AI analysis: “Το Ντιτρόιτ προσθέτει έναν ευέλικτο φτερό αμυντικό που ταιριάζει με τη μετατόπιση της ταυτότητάς του προς το μήκος και το αμφίδρομο παιχνίδι.”
22. Philadelphia 76ers: Meleek Thomas, Arkansas
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 27 (εμφανίστηκε σε προσχέδια 11/12)
- AI analysis: “Η Φιλαδέλφεια αρπάζει την άμεση επίθεση από τον πάγκο σε ένα σουτέρ μεγάλου όγκου για να υποστηρίξει τους αστέρες της.”
23. Atlanta Hawks: Allen Graves, Santa Clara
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 23
- AI analysis: “Η Atlanta στοχεύει σε έναν επιθετικό με υψηλή αίσθηση που μπορεί να συνδέσει lineup και να συνεισφέρει χωρίς να χρειάζεται μεγάλη χρήση.”
24. New York Knicks: Dailyn Swain, Texas
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 20
- AI analysis: “Η Νέα Υόρκη προσθέτει μια πτέρυγα δύο κατευθύνσεων με δυνατότητα αλλαγής με μέγεθος και αμυντική ευελιξία, ευθυγραμμισμένη με ένα ρόστερ που βασίζεται στο μήκος, τη σωματικότητα και την ευελιξία της σύνθεσης.”
25. Λος Άντζελες Λέικερς: Ανρί Βέσααρ, Βόρεια Καρολίνα
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 26 (εμφανίστηκε σε προσχέδια 11/12)
- AI analysis: “Το Λος Άντζελες δίνει προτεραιότητα στην ευελιξία του μπροστινού γηπέδου με ένα μεγάλο που μπορεί να τεντώσει το πάτωμα και να καλύψει τις σύγχρονες ανάγκες απόστασης.”
26. Ντένβερ Νάγκετς: Σέρχιο ντε Λαρέα, Βαλένθια (Ισπανία)
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 34 (εμφανίστηκε σε προσχέδια 6/12)
- AI analysis: “Το Ντένβερ προσθέτει άλλον έναν πλέι μέικερ υψηλού IQ για να διατηρήσει το επιθετικό οικοσύστημά του με βαριές κινήσεις μπάλας.”
27. Boston Celtics: Alex Karaban, UConn
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 32 (εμφανίστηκε μόνο σε προσχέδια 4/12)
- AI analysis: “Η Βοστώνη επιλέγει έναν αποδεδειγμένο σύνδεσμο του οποίου η λήψη και η λήψη αποφάσεων ταιριάζουν άψογα στον πυρήνα του υποψήφιου.”
28. Μινεσότα Τίμπεργουλβς: Μόρεζ Τζόνσον, Τζούνιορ, Μίσιγκαν
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 17
- AI analysis: “Η Μινεσότα ενισχύει το βάθος του μπροστινού γηπέδου με ένα αθλητικό μεγάλο που μπορεί να εξελιχθεί σε ένα κομμάτι περιστροφής.”
29. Κλίβελαντ Καβαλίερς: Εμπούκα Οκόριε, Στάνφορντ
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 23
- AI analysis: “Το Κλίβελαντ ποντάρει σε έναν δυναμικό γκαρντ κατάβασης για να προσθέσει την απαραίτητη δημιουργία σουτ και επιθετική πίεση.”
30. Ντάλας Μάβερικς: Luigi Suigo, Mega (Σερβία)
- Μέση εικονική επιλογή σχεδίου: 29 (εμφανίστηκε σε προσχέδια 6/12)
- AI analysis: “Το Ντάλας κλείνει τον γύρο με μια μακροπρόθεσμη ανοδική κίνηση σε μια πανύψηλη διεθνή μεγάλη.”
Μοιραστείτε τα σχόλιά σας για να βοηθήσουμε στη βελτίωση του ιστότοπού μας!
