YGG integruje sztuczną inteligencję (AI) i modele uczenia maszynowego (ML), aby znacznie poprawić doświadczenia graczy, szczególnie poprzez lepsze dopasowanie zadań i dokładniejsze rankingowanie graczy. Analizując ogromne ilości danych on-chain i off-chain, YGG może tworzyć spersonalizowane, oparte na danych doświadczenia, które optymalizują zaangażowanie graczy i zapewniają sprawiedliwe wynagrodzenie w oparciu o weryfikowalne umiejętności.
W szybko ewoluującym krajobrazie gier Web3, efektywność i personalizacja są kluczowe dla zatrzymywania graczy i optymalizacji potencjału zarobkowego. Yield Guild Games (YGG) wprowadza pionierskie zastosowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby wyjść poza prostą, manualną obsługę gildii, tworząc inteligentniejszy, bardziej dynamiczny ekosystem dla swojej globalnej społeczności graczy.
Problem z ręcznym zarządzaniem
Ręczne dopasowywanie tysięcy graczy z odpowiednimi zadaniami, grami lub możliwościami stypendialnymi jest nieefektywne i często prowadzi do suboptymalnych wyników. Gracze mogą być umieszczani w grach, które nie odpowiadają ich poziomowi umiejętności lub zainteresowaniom, co prowadzi do niskiego zaangażowania i marnotrawstwa aktywów.
AI i uczenie maszynowe oferują skalowalne rozwiązanie, które personalizuje doświadczenie w grach Web3.
Jak ML optymalizuje dopasowanie zadań
YGG wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego jako spersonalizowany silnik dopasowywania pracy, łącząc graczy z najbardziej odpowiednimi możliwościami dostępnymi w ekosystemie.
Dopasowanie na podstawie umiejętności: modele ML analizują dane grafu reputacji gracza on-chain — w tym historię gier, wyniki ELO, osiągnięcia i przeszłe wyniki — aby określić ich ekspertyzę. Następnie dopasowują graczy do zadań lub gier, w których ich specyficzne umiejętności są w wysokim popycie.
Analiza Behawioralna: AI może przewidzieć preferencje graczy i wzorce zaangażowania. Gracz, który konsekwentnie odnosi sukcesy w grach strategicznych, może być kierowany w stronę nowych możliwości w grach strategicznych, zwiększając prawdopodobieństwo sukcesu i przyjemności.
Optymalne Przydzielanie Aktywów: modele optymalizują wykorzystanie aktywów NFT YGG. Zapewniają, że aktywa o wysokiej wartości są dopasowywane do graczy, którzy najprawdopodobniej zmaksymalizują zysk, zwiększając efektywność kapitału dla całej gildii.
Jak ML poprawia ranking graczy
Tradycyjne systemy rankingowe (takie jak ELO) są często specyficzne dla gier i nie przenoszą się między platformami. System rankingowy YGG wzbogacony o AI tworzy bardziej holistyczną i weryfikowalną reputację gracza.
Reputacja międzygraczowa: modele ML normalizują dane o umiejętnościach z różnych gier, aby stworzyć uniwersalny, on-chain ranking graczy. To wykracza poza prosty ELO w kierunku wszechstronnej wiarygodności i wyniku umiejętności.
Dynamiczna Kalibracja: modele nieustannie dostosowują rankingi graczy na podstawie ostatnich wyników i danych, zapewniając, że graf reputacji pozostaje dokładny i aktualny w czasie rzeczywistym.
Przeciwdziałanie Smurfingowi i Sprawiedliwość: AI może wykrywać anomalie wskazujące na "smurfing" (bardzo utalentowani gracze używający nowych kont) lub inne formy manipulacji. To zapewnia uczciwą konkurencję i utrzymuje integralność systemu rankingowego.
Przyszłość: Mądrzejszy, Sprawiedliwszy Ekosystem
Integracja AI w podstawowych operacjach YGG tworzy bardziej efektywną, spersonalizowaną i sprawiedliwą gospodarkę gier. Dzięki inteligentnemu dopasowywaniu graczy do możliwości i tworzeniu weryfikowalnych, opartych na danych rankingów, YGG buduje mądrzejszą infrastrukturę, która maksymalizuje wartość dla każdego uczestnika w globalnym krajobrazie gier Web3.
