Moonfrost发布封闭Alpha版本3,将于7月29日开始

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-07-30Terakhir diperbarui pada 2024-07-30

币界网报道:

Moonfrost是一款基于区块链的游戏,将农业模拟与社交互动相结合,将于7月29日推出其封闭Alpha Release 3(AR3)阶段,推出旨在增强玩家互动和社区参与的社交中心“The Village”。

此次发布是在Frost Hunter Genesis系列发布之后,该系列由7月24日铸造的500枚限量版NFT组成。这些NFT保证可以访问所有未来的alpha和beta测试,并提供Frost($Frost)代币的潜在空投——这是游戏的独家加密货币。

AR3的访问权限仅限于Frost Hunter Genesis Collection持有者、AR1和AR2的前玩家以及具有“欢迎名单”角色的社区成员。初始球员上限设定为10000,并可能根据压力测试的结果进行调整。

来源:Moonfrost

什么是月霜?

由Oxalis Games开发,Moonfrost是一款生活模拟农业RPG,将Stardew Valley的怀旧魅力与区块链元素相结合。

游戏允许玩家自定义农场,与各种角色建立关系,并揭开秘密。玩家可以耕种、收集资源、制作物品和装饰房屋,同时吸引NPC到他们的城镇。

该游戏可在PC和移动平台上使用,并包括需要活跃互联网连接的社交功能。

来源:Moonfrost

对Alpha Release 3有什么期待?

Moonfrost的Alpha Release 3(AR3)计划于7月29日开始,并将在仍处于Alpha开发阶段的同时引入新功能和更新。

参与者应该预料到一些不完整的区域和错误,因为游戏仍在改进中,反馈将被收集并用于在整个游戏测试中进行改进。虽然角色定制在AR3中不可用,但玩家可以期待碎片($Shards)分发和排行榜机制的变化。

游戏测试的具体结束日期最初不会确定,一旦游戏测试开始并评估了游戏平衡和玩家体验的调整,就会宣布。然而,它证实,与AR2(农业节)相比,AR3将提供更长的时间。

Bacaan Terkait

Huang Renxun: Prompt Sudah Usang, Loop adalah Paradigma Baru

**Ringkasan:** **Prompt Sudah Ketinggalan Zaman, Loop adalah Paradigma Baru.** Menurut Huang Renxun (Jensen Huang), pendiri NVIDIA, tugas utama di era AI sekarang bukan lagi menulis perintah (prompt), tetapi **menulis dan mengelola loop (siklus).** **Apa itu Loop?** Loop adalah sistem di mana Anda mendefinisikan suatu tujuan, dan AI menjalankannya secara mandiri—memeriksa hasil, memperbaiki kesalahan, dan mengulangi proses tersebut hingga tugas selesai atau mencapai batas tertentu. Manusia beralih peran dari "pemberi perintah" menjadi **"perancang aturan" atau "arsitek sistem."** **Loop vs. Agent:** Agent adalah "pekerja" yang menjalankan tugas. Loop adalah **mekanisme pengelolaan** yang memungkinkan Agent bekerja terus-menerus tanpa pengawasan manusia. Agent dengan loop menjadi sistem yang dapat berjalan otomatis. **Contoh Penerapan:** Produk seperti Claude Code (dengan fitur /loop, /goal, /schedule) dan OpenAI Codex telah menerapkan konsep ini. Mereka membagi tugas kompleks ke beberapa Agent yang berjalan paralel di lingkungan terisolasi, dengan model terpisah untuk menulis kode dan memvalidasi hasil, memastikan objektivitas. **Bagaimana Memulai Loop?** 1. **Uji Kelayakan:** Pastikan tugas berulang, dapat divalidasi otomatis, dan anggaran token mencukupi. 2. **Mulai dari Loop Minimal:** Bangun sistem dengan pemicu otomatis, keterampilan (skill), file status (STATE.md), dan "gerbang" validasi (seperti pengujian). 3. **Pisahkan Pemeriksa dan Pelaksana:** Gunakan model atau Agent berbeda untuk menulis kode dan memeriksa/mengujinya. Ini kunci untuk kualitas. 4. **Hindari Jebakan Umum:** Tetapkan batas pengulangan dan token, simpan status, hindari tugas yang membutuhkan pertimbangan manusia, dan tetap tinjau perubahan kode (diff). 5. **Ukur Efektivitas:** Metrik utama adalah **biaya rata-rata per perubahan yang diterima.** **Evolusi Paradigma:** Perkembangan AI menunjukkan pergeseran berkelanjutan: 1. **Prompt Engineering** (2023-2024): Fokus pada cara menulis perintah. 2. **Context Engineering** (2024-2025): Fokus pada informasi dan latar belakang yang diberikan ke AI. 3. **Harness Engineering** (2025-2026): Fokus pada lingkungan eksekusi dimana AI dapat menggunakan alat dan sumber daya. 4. **Loop Engineering** (sekarang): Fokus pada merancang sistem siklus otomatis yang berjalan mandiri. Konsep loop memiliki akar akademis, seperti dalam framework **ReAct** (Reasoning + Acting) yang dikembangkan oleh Yao Shunyu dkk., yang menggabungkan penalaran dan tindakan dalam sebuah siklus. **Catatan Penting:** Meskipun menjanjikan, teknologi ini masih awal. Perlu kehati-hatian terhadap biaya token dan kompleksitas. Seperti dikutip Andrej Karpathy, **"Anda dapat mengalihdayakan pemikiran Anda, tetapi Anda tidak dapat mengalihdayakan pemahaman Anda."** Pemahaman mendalam tentang masalah tetap berada di tangan manusia.

marsbit1j yang lalu

Huang Renxun: Prompt Sudah Usang, Loop adalah Paradigma Baru

marsbit1j yang lalu

GPT Merancang GPT

OpenAI akhirnya merilis chip pertamanya, Jalapeño. Meski banyak yang menganggapnya sebagai tantangan bagi Nvidia, inti dari langkah ini justru adalah pengakuan terbuka OpenAI bahwa mereka tidak puas hanya menjadi perusahaan model AI. Mereka ingin mengontrol seluruh proses produksi kecerdasan, dari model, chip, hingga pusat data dan energi. Perbedaan kemampuan model semakin menyempit, namun kesenjangan dalam komputasi justru melebar. Dalam era AI, satuan biaya terpenting bukan lagi harga server atau GPU, melainkan biaya produksi setiap Token. Sebagai penyedia layanan seperti ChatGPT dan API, OpenAI menghadapi kenyataan bahwa semakin sukses produk mereka, semakin besar "pajak inferensi" yang harus dibayarkan ke penyedia hardware eksternal. Jalapeño adalah upaya membangun "pabrik Token" sendiri untuk mengurangi ketergantungan ini. Yang menarik, siklus pengembangan chip Jalapeño hanya sembilan bulan, jauh lebih cepat dari standar industri. Kunci percepatan ini adalah pengetahuan OpenAI tentang beban kerja model nyata. Mereka bahkan menggunakan model AI mereka sendiri untuk mempercepat bagian proses desain dan optimasi chip. Ini menciptakan siklus umpan balik: model yang lebih baik membantu mendesain chip yang lebih baik, yang kemudian menurunkan biaya menjalankan model generasi berikutnya. Jalapeño difokuskan untuk inferensi, bukan pelatihan. Inferensi adalah pengeluaran tunai harian yang masif, terutama dengan berkembangnya Agent dan tugas-tugas rantai panjang. Dengan mengurangi "pajak inferensi" ini, OpenAI dapat meningkatkan margin keuntungan layanannya. Strategi OpenAI semakin mirip dengan Apple: membangun ekosistem tertutup yang terintegrasi, dari model (perangkat lunak intelijen), antarmuka seperti ChatGPT, hingga chip dan infrastruktur fisik. Mereka tidak ingin menjual "sekop" (seperti Nvidia), tetapi memiliki "tambang" dan menjual "kecerdasan" yang dihasilkannya. Pada akhirnya, artikel ini menyimpulkan bahwa aset terpenting di era AI sedang bergeser. Model akan terus berubah seperti "aliran traffic," tetapi infrastruktur produksi—chip, jaringan, pusat data, energi—akan menjadi "tanah" yang dikuasai oleh sedikit pemain. Dengan Jalapeño, OpenAI menyatakan ambisinya: tidak hanya menjadi perusahaan paling cerdas, tetapi mengontrol produksi kecerdasan itu sendiri.

marsbit1j yang lalu

GPT Merancang GPT

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片