تطور rct AI نموذج DRL جديد ، يتجاوز مستوى اللاعب الحقيقي ، ويقدم أفضل تجربة ألعاب قائمة على Blockchain على الإطلاق

لقد كان العالم الرقمي ديناميكيًا طالما كان موجودًا. وفي الوقت نفسه ، سعى الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان لمواكبة العالم الرقمي المتغير باستمرار. أدى السباق إلى نقاش ساخن دائمًا بشأن إنشاء الذكاء الاصطناعي وإنتاجه وتفاعلاته مع البشر.

مستوحاة من الذكاء الاصطناعي / الجزء البشري من المناقشة ، rct منظمة العفو الدولية قام بتطوير ونشر نموذج DRL جديد. يستخدم الابتكار قدرات الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء Axie Infinity ، وهي خطوة يُتوقع أن تعزز أداء الذكاء الاصطناعي في ألعاب blockchain. 

اختارت rct خوارزمية RL ، وهي الأنسب لقاعدة العمل واسعة النطاق (ACAR). ينصب التركيز على تحقيق تفاعلات ذكاء اصطناعي / بشرية أفضل تترجم إلى أفضل تجارب الألعاب. بدأت التعليقات الإيجابية في التدفق مع تحسن مزدوج تم الإبلاغ عنه في الكفاءة. تم التأكيد على زيادة معدل الفوز في بيانات المعركة المحاكاة ، والتي قيل إنها تجاوزت مستوى اللاعب الحقيقي.

يعتمد قرار استخدام ACAR (مجموعة العمل باستخدام تمثيل الحركة) على فعاليتها في استخدام الفضاء ودمج الذكاء الاصطناعي في الألعاب التي تعمل بنظام blockchain. من المتوقع أن يدعم ACAR مزيدًا من البحث ، مما يوفر توجيهًا دقيقًا للتطبيق للرجل الذي لا نهاية له مقابل معركة قوة الحوسبة الآلية. أيضًا ، سينتج عن ذلك تفاعل أعمق للمستخدم من خلال توفير عالم افتراضي غامر جدًا في مساحة الألعاب metaverse.

بعبارة أخرى ، سيخلق نموذج Rct AI الجديد DRL لاعبين أفضل مدعومين بالذكاء الاصطناعي مما يؤدي إلى نظام إيكولوجي فعال للعبة. وبالتالي ، يمكن لمشاريع الألعاب أن تحقق أهدافها بسهولة ، بما في ذلك الإنشاء المشترك للمنتج ، وحجم المستخدم المطلوب وأنواعه ، وإيرادات المشروع ، والاحتفاظ بالبيانات.

حول rct AI

توفر rct AI حلول AI مدفوعة بالرغبة في بناء Metaverse باستخدام الذكاء الاصطناعي المدعوم من blockchain مصحوبًا بتركيز حاد بالليزر على صناعة الألعاب. تستفيد rct AI من التقنيات المتطورة الحديثة ، ولا سيما التعلم المعزز والتعلم العميق لخلق تجربة مستخدم فريدة على جانبي العملة (جانب المستهلك وجانب الإنتاج). rct يعتمد الذكاء الاصطناعي على ما أصروا عليه دائمًا -web3 المستقبلية مع الذكاء الاصطناعي.