YGG đang tích hợp các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) để cải thiện đáng kể trải nghiệm người chơi, cụ thể là thông qua việc ghép nhiệm vụ nâng cao và xếp hạng người chơi chính xác hơn. Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu trên chuỗi khối và ngoài chuỗi khối, YGG có thể tạo ra các trải nghiệm cá nhân hóa, dựa trên dữ liệu, nhằm tối ưu hóa sự tham gia của người chơi và đảm bảo thù lao công bằng dựa trên kỹ năng được xác minh.
Trong bối cảnh trò chơi Web3 đang phát triển nhanh chóng, hiệu quả và cá nhân hóa là yếu tố then chốt để giữ chân người chơi và tối ưu hóa tiềm năng kiếm tiền. Yield Guild Games (YGG) đang tiên phong trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để vượt qua quản lý bang hội đơn giản, thủ công, tạo ra một hệ sinh thái thông minh và năng động hơn cho cộng đồng người chơi toàn cầu của mình.
Vấn đề với quản lý thủ công
Việc ghép nối thủ công hàng nghìn người chơi với các nhiệm vụ, trò chơi hoặc cơ hội học bổng là không hiệu quả và thường dẫn đến kết quả kém tối ưu. Người chơi có thể bị đặt vào các trò chơi không phù hợp với trình độ hoặc sở thích của họ, dẫn đến mức độ tham gia thấp và lãng phí tài sản.
AI và học máy mang lại giải pháp mở rộng, cá nhân hóa trải nghiệm chơi game Web3.
Cách ML tối ưu hóa việc ghép nhiệm vụ
YGG sử dụng các thuật toán học máy như một động cơ ghép việc cá nhân hóa, kết nối người chơi với các cơ hội phù hợp nhất trong hệ sinh thái.
Phối hợp dựa trên kỹ năng: Các mô hình học máy phân tích dữ liệu đồ thị uy tín trên chuỗi khối của người chơi — bao gồm lịch sử chơi game, điểm ELO, thành tích và hiệu suất trong quá khứ — để xác định trình độ chuyên môn. Sau đó, hệ thống sẽ ghép nối người chơi với các nhiệm vụ hoặc trò chơi mà kỹ năng cụ thể của họ đang được săn đón.
Phân tích hành vi: AI có thể dự đoán sở thích và mẫu hành vi tham gia của người chơi. Một người chơi thường xuyên xuất sắc trong các trò chơi chiến lược có thể được định hướng đến các cơ hội mới trong thể loại trò chơi chiến lược, từ đó tăng khả năng thành công và sự hài lòng.
Phân bổ tài sản tối ưu: Các mô hình tối ưu hóa việc triển khai các tài sản NFT của YGG. Chúng đảm bảo rằng các tài sản có giá trị cao được ghép nối với những người chơi có khả năng tối đa hóa lợi nhuận, từ đó nâng cao hiệu quả vốn cho toàn bộ hội.
Cách ML cải thiện thứ hạng người chơi
Các hệ thống xếp hạng truyền thống (như ELO) thường chỉ dành riêng cho từng trò chơi và không thể chuyển đổi giữa các nền tảng. Hệ thống xếp hạng được tăng cường bởi AI của YGG tạo ra một hình ảnh uy tín người chơi toàn diện và có thể kiểm chứng được.
Uy tín xuyên game: Các mô hình học máy chuẩn hóa dữ liệu kỹ năng từ nhiều trò chơi khác nhau để tạo ra một thứ hạng người chơi phổ quát, được ghi nhận trên chuỗi khối. Điều này vượt xa ELO đơn thuần để hướng tới một điểm số toàn diện về độ tin cậy và kỹ năng.
Điều chỉnh động: Các mô hình liên tục điều chỉnh thứ hạng người chơi dựa trên hiệu suất gần đây và dữ liệu đầu vào, đảm bảo đồ thị uy tín luôn chính xác và cập nhật theo thời gian thực.
Chống smurfing và đảm bảo công bằng: AI có thể phát hiện các điểm bất thường cho thấy hành vi "smurfing" (người chơi giỏi sử dụng tài khoản mới) hoặc các hình thức thao túng khác. Điều này đảm bảo cạnh tranh công bằng và duy trì tính toàn vẹn của hệ thống xếp hạng.
Tương lai: Một hệ sinh thái thông minh và công bằng hơn
Việc tích hợp AI vào các hoạt động cốt lõi của YGG tạo ra một nền kinh tế chơi game hiệu quả, cá nhân hóa và công bằng hơn. Bằng cách ghép nối thông minh người chơi với các cơ hội và xây dựng thứ hạng có thể kiểm chứng dựa trên dữ liệu, YGG đang xây dựng một hạ tầng thông minh, tối đa hóa giá trị cho mọi thành viên trong bức tranh toàn cầu về trò chơi Web3.
