YGG интегрирует искусственный интеллект (ИИ) и модели машинного обучения (МО), чтобы значительно улучшить опыт игроков, в частности, через улучшенное соответствие квестов и более точную оценку игроков. Анализируя огромные объемы данных как в цепочке, так и вне цепочки, YGG может создать персонализированные, основанные на данных впечатления, которые оптимизируют вовлеченность игроков и обеспечивают справедливую компенсацию на основе проверяемых навыков.
В быстро развивающемся ландшафте Web3-игр эффективность и персонализация являются ключевыми для удержания игроков и оптимизации потенциала заработка. Yield Guild Games (YGG) является пионером в использовании искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы перейти от простой, ручной управления гильдией к созданию более умной, динамичной экосистемы для своей глобальной сообщества игроков.
Проблема ручного управления
Ручное сопоставление тысяч игроков с подходящими квестами, играми или возможностями стипендий неэффективно и часто приводит к неоптимальным результатам. Игроков могут размещать в играх, не соответствующих их уровню навыков или интересам, что приводит к низкой вовлеченности и потере активов.
Искусственный интеллект и машинное обучение предлагают масштабируемое решение, персонализирующее опыт веб3-гейминга.
Как машинное обучение оптимизирует сопоставление квестов
YGG использует алгоритмы машинного обучения как персонализированный двигатель подбора рабочих мест, соединяя игроков с наиболее подходящими возможностями в экосистеме.
Совместимость по навыкам: модели машинного обучения анализируют данные графика репутации игрока на блокчейне — включая историю игр, рейтинги ELO, достижения и предыдущие результаты — для определения его экспертизы. Затем они сопоставляют игроков с квестами или играми, где их конкретные навыки наиболее востребованы.
Анализ поведения: ИИ может предсказывать предпочтения и паттерны вовлеченности игрока. Игрок, который постоянно демонстрирует высокие результаты в стратегических играх, может быть направлен на новые возможности в стратегических играх, повышая вероятность успеха и удовольствия.
Оптимальное распределение активов: модели оптимизируют развертывание NFT-активов YGG. Они обеспечивают, чтобы высокодоходные активы были сопоставлены с игроками, наиболее вероятно способными максимизировать доход, повышая эффективность капитала для всей гильдии.
Как машинное обучение улучшает рейтинг игроков
Традиционные системы рейтингов (например, ELO) часто зависят от конкретной игры и не переносятся между платформами. Система рейтингов YGG, усиленная искусственным интеллектом, создает более всестороннюю и проверяемую репутацию игрока.
Межигровая репутация: модели машинного обучения нормализуют данные об уровне навыков из различных игр, создавая универсальный, на блокчейне рейтинг игрока. Это выходит за рамки простого ELO и формирует комплексный показатель доверия и уровня навыков.
Динамическая калибровка: модели постоянно корректируют рейтинг игроков на основе недавних результатов и входных данных, обеспечивая точность и актуальность графика репутации в реальном времени.
Противодействие «смурфингу» и справедливость: ИИ может выявлять аномалии, указывающие на «смурфинг» (высококвалифицированные игроки, использующие новые аккаунты) или другие формы манипуляций. Это обеспечивает честную конкуренцию и сохраняет целостность системы рейтингов.
Будущее: более умная и справедливая экосистема
Интеграция ИИ в основные операции YGG создает более эффективную, персонализированную и справедливую игровую экономику. За счет умного сопоставления игроков с возможностями и создания проверяемых, основанных на данных рейтингов YGG строит более умную инфраструктуру, которая максимизирует ценность для каждого участника глобальной экосистемы веб3-гейминга.
