LAYER:AI Arena：掌握游戏机制 训练你的下一个拳王_cvnt币meta2032最新消息

人工神经网络

一个最重要的创新：人工神经网络

简单来讲，神经网络意味着理论上它可以学习任何用户动作的映射！

为了介绍一会儿将使用的一些术语，从状态到行动的映射将被称为“策略”。

为了让拳手的神经网络学习策略，AI Arena将采取模拟学习和强化学习。其中神经网络架构存储在IPFS上。

在上图中，神经元之间的连接称为“权值”。当你的神经网络正在“学习”时，所发生的是它正在改变权值的值。

AI Meta Club生态代币AMC已销毁超300万:据官方消息，AI Meta Club生态代币AMC通过AMC EntryPass（AMCEP）的铸造和游戏内资产NFT的购买，销毁量已超300万。距上次销毁200万间隔仅7天。AMC代币是整个生态的应用代币，也是生态共识的基础，而AMCEP是生态经济建设的基础，在未来的生态扩建和合作中，这将是AMC的红利和源动力。这样迅速的发展背后是全球各个俱乐部的支持和努力，团队将尽快完善产品，助推俱乐部发展，坚持DAO的治理精神，为AI和Metaverse的全球探索者们提供一个有价值的平台。[2023/8/22 18:14:59]

权值最终将决定状态如何映射到动作，这意味着我们可以将权值解释为“智能”。

神经网络权值对于每个NFT都是唯一的，并存储在以太坊上。

AI设计机制全攻略

MakerDAO 关闭其 AAVE-DAI 直接存款模块:金色财经报道，在 6月15日治理投票通过后，去中心化、抵押稳定币DAI的构建者MakerDAO已于 6 月17日21:04UTC关闭DAI 直接存款模块（D3M）。

D3M 是与 Aave 团队合作创建的，并于 2021 年 4 月推出。据 MakerDAO 智能合约团队的Sam 称，该模块允许 Maker 协议为 Aave 上的 DAI 市场实施最大可变借款利率。

Maker协议现在已将其最大借贷利率暂时设置为0。借款利率为0时，Aave D3M模块关闭，不会将新的DAI铸造到Aave的借贷市场。（Coindesk）[2022/6/19 4:38:20]

状态

（1）什么是状态？

状态是环境在某个时间点的表示。它并没有包含所有信息——只包含了其中必要的信息。

元気星空携手百度飞桨，推出“数字彼岸”AI x NFT 艺术创作计划:2021年10月8日，元気星空（METACHI）宣布与百度飞桨共同推出数字彼岸大型AI艺术创作计划。该计划旨在汇聚知名艺术家、设计师和AI开发者，共同基于飞桨开源深度学习平台创作AI&NFT跨界作品，为文化艺术行业创造AI新动能。[2021/10/9 20:15:41]

例如：研究人员使用屏幕上的所有像素作为状态，让AI计算出像素代表什么。然后根据他们认为对决策过程重要的因素进行人工调试。

AI Arena一再强调其关心的是为所有人提供平等的机会——团队希望奖励能够更多地给予坚持训练AI的用户，而不是奖励拥有更多资源的用户。

（2）游戏将使用哪些变量？

下面是状态中包含的变量列表。需要注意的是，AI Arena将使用下标1表示用户自己的AI，下标2表示对手。

分析：Compound 巨额清算的原因或为 Coinbase 上的 DAI 价格异常:此前报道消息，Compound 在过去 24 小时内出现 9000 万美元的大规模清算。据 Debank 创始人杨洪波推测，Compound 巨额清算的原因或为数字货币交易平台 Coinbase 上的 DAI 价格异常。Compound 预言机获取的价格数据来自于 Coinbase，而在今日 17 时左右，Coinbase 上的 DAI 价格曾突破稳定价格异常飙升，最高达到 1.34 美元，从而影响了其清算价格，导致资产触及清仓线。[2020/11/26 22:15:34]

此外，竞技场的左边界的X位置为0，右边界的X位置为1。

动态 | Numerai 公司从Paradigm筹集了1100万美元的融资:据coindesk消息，对冲基金和预测市场初创公司Numerai在3月份刚刚结束了一轮1100万美元的融资，融资方是Paradigm和Placeholder，主要销售NMR令牌。该公司于2017年通过空投首次推出NMR令牌。[2019/3/21]

训练

（1）训练概述

这是改变神经网络中权值的过程，以使AI能够起作用。

例如：如果我们在对手面前，我们可能希望我们的战士出击。

有一系列的权值可以实现这一点，训练的重点是让AI学会在特定场景中采取特定的行动。

AI Arena在应用程序中嵌入了以下培训计划：

模仿学习

为了学习如何战斗，你的AI将观察你并学习模仿你的动作。

自我学习

为了学习你无法教给它的技能，你的AI将与自己的副本对抗，以不断提高。

（2）为什么需要训练？

1·随机初始化

首次创建NFT拳手时，神经网络权值也随之生成。一开始它会随机采取行动，因为它不知道在什么情况下应该采取什么行动。

因此为了准备战斗，我们必须训练它，使它学会一个好的作战策略。

2·随机策略

正如上文“神经网络”部分中提到的，从状态到动作的映射称为策略。

换句话说，策略定义了代理在某些情况下的行为方式。在训练之前，NFT拳手还没有学会一个好的战斗策略，所以只是随机行动。

（1）通过观察学习

理解模仿学习的最好方法是想象你是一个师父，你的AI是一个你正在准备战斗的战士。

你用你的人工智能进行搏击，它学习模仿你在特定场景中的动作。

我们正在写一篇关于模仿学习的综合博文，到时候会将其链接到这里。

（2）演示

实际情况：你实际操控的是左边的灰色拳手，而你的AI在右边。你可以测试一些动作，观察AI如何模仿你。

请注意：它不会立即复刻你的动作，因为神经网络需要一点时间来学习，所以在AI学会之前，你可能需要多重复几次你的动作。

为简单演示，目前AI Arena只允许用户使用这些操作：向左跑、向右跑、单拳、双拳和防守。

（1）完美匹配

最完美的拳击搭档就是用户自己。通过自我学习，你的AI总是在不断地挑战自己，不断地改进。

（2）不同的学习范式

通过模仿学习，AI通过观看演示进行学习。在自我学习中，AI像对手一样学习和战斗没有多大意义，因为对手是人工智能本身的克隆。

但是如果没有专家向人AI展示如何战斗，那么它如何学习该做什么呢？——通过奖励。

AI将学会采取给予它更多正向奖励的行动，而减少采取给予它负面奖励的行动。

定制训练

Python环境[正在准备中]

AI Arena计划为玩家引入一个python环境来训练他们自己的模型。

目前，用户仅限于使用团队在应用程序中提供的两种培训方法；但不久的将来，应用程序将可以允许玩家导入其自定义培训模型并上链。

游戏模式探索

战斗

AI Arena目前有两种可用的作战模式：模拟赛和排位赛。除此之外，团队计划在不久后整合另外两种作战模式。

1）模拟赛

玩家可以在对抗竞技场测试他们的拳手来预先训练的AI。在这种模式下将没有任何奖励。

2）排位赛

玩家将让他们的拳手去对抗来自世界各地的拳手。玩家的唯一目标就是努力攀登排行榜，成为竞技场的冠军！

玩家在排行榜上的排名越高，赢得一场战斗的回报奖励就越高。

3）目标

虽然每种战斗模式都有其独特之处，但它们都有一个共同的胜利目标：在指定的时间内消耗对手所有生命值。

链金交易员总结

目前AI Arena尚处在早期，很适合提前埋伏观察。据官方透露，游戏正式版本大概率于明年推出，而今年年末推出的测试版本将只有白名单用户可以参与体验。

白名单用户名额的获取方式是参与团队即将推出的解密游戏，通过游戏后的用户将会被随机选择是否进入白名单。

有兴趣的玩家可以加入他们的Discord尝试体验，大概率后期会有早鸟空投奖励。

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