Nim网络如何加速AI游戏的发展

币界网Pubblicato 2024-07-20Pubblicato ultima volta 2024-07-20

币界网报道:

作者:Darshan Gandhi,FutureX Labs创始人;编译:xiaozou

1、前言

过去的一个月里,我们深入AI & web3兔子洞。我们首先针对那些完全不了解这一垂直领域的人,详细分析了去中心化AI,然后我们进一步研究了该垂直领域的创建组件,从AI智能体到隐私、游戏等等。

本文,我们将仔细研究一个将web3、AI和游戏集于一身的前沿项目——Nim Network。

Nim正在大力开发基础设施、产品和协调机制,以促进这一交叉领域中的各种用例。本文将深入研究Nim网络的做法和解决方案。

首先,让我们来看一下当前的生态系统状态。

Nim网络正在加密领域构建人工智能游戏和消费者应用程序的未来,创建一个将所有权与开源人工智能和应用的资金联系起来的生态系统。

2、当前生态系统

当前的web3游戏生态系统面临着几个重大挑战。

许多现有web3游戏并不是完全去中心化的,而是严重依赖于链下元素,限制了可扩展性和去中心化特性。

由于受当前区块链基础设施的限制,致力于完全去中心化的链上游戏也苦于可扩展性难题。

Web3和全链游戏通常都缺乏可行的商业模式,面临困境,因为他们试图从头开始引导自己的网络。比起独立开发,这些项目与能够提供特定服务和专长(如数据可用性和模块化)的专业合作伙伴合作将更加有益。

如今,大多数链上游戏仍处于基础设施开发阶段。当这些游戏能够达到与成功的web2原生游戏相当的用户规模时,它们才会开始面临真正的考验。考虑到在交易处理时间、延迟、FPS、数据可用性等各个方面仍需要重大改进,我们离这一目标还有很长的路要走。

旨在连接web2和web3体验的web2.5游戏也面临着挑战。它们很难引入真正的web3用例,未能激励用户,并且无法创建真正的web3原生用户流,并且同时仍然可以被传统的web2用户访问。大多数这类游戏都存在以下困难:

  • 提供适当的激励

  • 确保顺畅的引导体验

  • 真正地引人入胜

由于这些问题,大多数游戏未能捕捉web3的核心精神——促进所有权、游戏内资产的透明度,以及为游戏经济做出贡献的激励。

此外,休闲玩家的引导过程非常复杂且不友好。另外,由于以下问题,包括游戏在内的许多加密消费者应用程序未能充分利用区块链的力量:

  • 网络中断

  • 缓慢的交易处理时间和执行

  • 模块化(难以与不同类型的产品和服务集成)

3、潜在解决方案

我对应对当前web3游戏生态系统挑战的一些潜在解决方案的看法如下:

(1)合作网络

主要解决方案之一是建立一个合作网络和生态系统,为所有利益相关者设定期望和激励。这种方法可以吸引更广泛的具有专门知识的贡献者,促进合作,而非单打独斗。

(2)解决引导问题

增强用户引导流程和整体用户体验对于在一开始就能防止用户流失至关重要。开发出简化引导流程的解决方案,如嵌入式钱包和基于电子邮件的登录,对于提高用户留存率和粘性至关重要。

(3)去中心化身份认证

采用一种聚合形式的去中心化身份认证,而不仅仅依赖于钱包,可以增强用户体验。简化这些过程可以使游戏体验更加无缝友好。

(4)无缝支付

用户不应该应对桥接、交换和集成的复杂性。强调无摩擦的支付体验可以让用户专注于享受游戏,而无需不停签署交易请求。理想情况下,用户应该能够顺畅无缝地支付法币,让游戏来处理整个过程。

(5)个性化和定制化

打造一款不乏趣味的游戏是最基本的要求。除此之外,通过自定义选项(如可配置的地图、皮肤和特效)提供更深层的用户粘性,可以提高用户满意度。传统的web2游戏往往缺乏这些特性,用户几乎不会因为他们的贡献而得到经济上的奖励。

个性化互动是另一个重点。通过理解用户行为并根据用户偏好创建互动模式,游戏便能够为用户带来更吸引人且更舒适的体验。

4、Nim网络

Nim网络旨在搭建web3游戏生态系统中现有基础设施和消费者应用程序之间的桥梁。为了实现自己的目标,他们关注几大核心点:

  • 扩展链上游戏:高效处理大量交易和数据。

  • 资助和创建LLM和AI模型:专注于自定义用例。

  • 开发AI智能体框架:为智能自主游戏智能体提供基础。

  • 开发链上验证系统:确保数据和交互的完整性和安全性。

  • 设计智能合约层:将游戏和应用程序无缝集成到链上。

他们正在开发具有如下功能的AI智能体:

  • 自动化任务

  • 支付

  • 代表玩家参与游戏

  • 提升整体游戏体验

让我们深入了解一下他们正在开发的产品都有哪些吧!

5、Meme Maker:首个代币化AI模型

Nim网络正在推出Nim-AI,这是一个旨在代币化专业AI模型的平台。

该计划始于Meme Maker工具,该工具将有助于对这些AI模型代币化。这一举措使所有者能够参与到链上AI经济中,而AI建设者则可以获得开发和部署专业模型的资金。新的AI模型的不断涌现将推动不断的创新和效用。

通用的AI模型在特定用例中往往表现不佳,需要用户反复调整提示才能达到预期结果。专门的模型,专门针对游戏、艺术或编码等任务进行训练或微调,可以提供更高的质量和更强的可靠性。与GPT-4等通用模型相比,定制化模型对于实现一致的、高质量的目标结果至关重要。

这就是Meme Maker工具的用武之地,它使用户能够根据特定的社区、想法或品牌创建AI生成的meme。为了运营这个生态系统,Nim Network采用了收益销售框架。

受Morpheus网络设计的启发,该框架旨提供一种公平透明的代币分发方法,并通过质押获利(stake-to-earn)机制奖励用户。

  • 这种方法允许用户通过存入stETH来提供流动性,作为回报,用户可以申领AI模型代币。

  • 存入的stETH产生正收益,设法维持流动性和代币价值。

  • 奖励代币“AI”是一个ERC20代币,最初部署在Arbitrum上,可跨LayerZero支持网络桥接。这种社区所有的代币分发模式鼓励广泛参与,能够确保广泛的利益共享。

6、AI智能体

Nim专注于通过一个强大的框架来开发和集成AI智能体,该框架利用各种AI组件,包括:

  • 可验证AI

  • 各种各样的经济学

  • 创新的商业模式

这个生态系统将使这些AI智能体具有玩游戏、交易和创造收入的能力。

可验证AI将AI模型与区块链集成,使用TEE、AI oracle和零知识证明等概念,创建可靠的私人集成。模型的数据在链上存储和验证,确保了透明度和可靠性。这种设置支持不受限制地访问、测试和定制AI智能体,从而增强最终用户的体验和性能。

在这个生态系统中,玩家、开发者和持有者都有着独特的作用和激励机制:

  • 玩家通过数据和智能体市场提供反馈,帮助改进AI智能体。

  • 开发人员创建平台、模型和工具,与活跃用户分享收益。

  • 当AI资产被激活时,资产持有者提供流动性并赚取奖励。

创新的商业模式支持通过开发和无代码平台创建AI智能体,并在开发者、所有者和玩家之间建立收益共享机制。持续的改进是由玩家反馈和主动测试驱动的,确保AI智能体保持相关性和有效性。

Nim的AI游戏Titans(我们将在下面探讨这款游戏)便是这一框架的例证,它促进了合作和持续改进。这种方法增强了用户体验和AI性能,为玩家、开发者和持有者创造了一个充满活力的生态系统。

7、Titans——AI游戏

Nim网络正在开发一款名为Titans的加密AI游戏,在游戏里,玩家可以拥有并创建AI智能体,参与高风险竞争。这些AI智能体会自动为所有者创造收入,为游戏玩法添加经济激励。

玩家通过策划、编码和迭代测试来打造智能体,并使用详细的技能树机制将智能体自主性与玩家意图结合起来。在游戏中,智能体相互竞争,类似于Mario Kart,可以选择加速、攻击或屏蔽等动作。资源管理是至关重要的,因为动作成本会随着需求而上升。

智能体可以查看竞争对手的信息,包括速度、位置和代币余额,从而做出明智的决策。比起典型的动作游戏,Titans更像是一款策略游戏,有效的资源管理计划是赢得比赛的关键。

Titans利用AI和区块链提供动态竞争的游戏体验,将经济激励与沉浸式游戏玩法相结合。

8、Ligetron

Ligetron是Nim人工智能框架的基础组件,旨在提供经济所有权和对AI模型的验证访问。

在zk领域:

  • zkVM处理通用语言。

  • zkML使用zk证明来处理繁重的计算负载,确保数据隐私和安全。

Ligetron结合了zkVM和zkML的优势来执行具有可扩展性的复杂AI模型,解决了链下计算的信任问题和链上AI实现的高成本。

与Modulus Labs相比,它实现了显著的性能改进,例如内存效率提高1024倍,Llama 27b等AI模型提速66倍。

然而,Ligetron证明目前无法在链上验证,需要进一步优化,例如切换到预处理变体,并使用完全简洁的SNARK(如Groth16/Sonic)来优化组合。

进一步优化以实现无缝的链上验证和集成是必要的,尽管目前还没有可用的链上验证。

9、开源AI的资金缺口

开源AI面临的分发挑战,闭源模型可以通过利用云提供商合作伙伴关系来避免。训练和推理的高计算需求是障碍,特别是对于较小的实体来说。此外,开源模式容易被复制,使知识产权保护和货币化工作复杂化。

与闭源AI相比,开源AI的定制化和性能一致性往往滞后。闭源模型允许通过微调进行有限的定制化,而开源模型允许针对特定任务进行无限制的调整、重新训练和数据集成。这种灵活性促进了人工智能领域更广泛的创新和快速的技术进步。

Nim网络旨在通过利用加密经济激励措施来应对这些挑战。侧重通过软件可组合性、网络效应和流动性将开源AI货币化。这种方法使AI组件无需深厚的技术专长即可无缝集成各种应用程序,从而促进广泛采用和创新。

Nim模型激励早期参与者通过代币分发提供流动性以换取所有权。随着代币价值的积累,流动性增加,并且模型使用产生的费用和不断增长的应用程序需求进一步支撑了流动性。这个框架确保了对贡献者的公平补偿——无论他们是用户、开发人员还是研究人员。

代币化AI模型涉及到验证它们在链上的使用情况,这是通过oracle方法完成的。该方法验证链下AI计算,并通过区块链验证确保真实性,Ligetron的大幅性能增强就是一个例子。像opML这样的解决方案提供了将AI带到链上的具有成本效益的策略。

oracle方法还包括可选的隐私功能,使用零知识(ZK)验证来保护知识产权,同时强制执行链上AI使用的经济规则。这包括将AI调用费用引导到由代币持有者管理的费用池中,并整合链上NFT合约的版税。这个强适应性的系统支持定制化插件,如eip-7007。

10、代币经济学101

Nim的代币分发策略旨在:

  • 推动生态系统发展

  • 激励贡献

  • 确保整个经济的长期可持续性

具体分配如下:

生态系统(39%):致力于扩大生态系统和资助研发(R&D),包括激励池、未来的公共拨款和对开源AI计划的支持。

  • 支持者(19%):保留给最初的合作伙伴和项目早期阶段的支持者。

  • 核心贡献团队(12%):分配给早期团队成员,以表彰他们过去和现在所做的贡献,确保持续的奉献和参与。

  • 社区资金池(10%):用于社区增长、赠款、激励和投资的资金库,旨在促进社区驱动的发展。

  • 代币销售(11%):用于未来代币销售的资金,以维持持续的金融支持和生态系统扩张。

  • 创世空投(9%):支持创世空投以及激励测试网,旨在启动网络活动。

解锁时间表如下:

一些注意事项:

  • 已经为生态系统开发和研发计划分配了大量代币。

  • 公共NIM分配优先考虑活跃社区成员,认可并奖励他们的贡献。

  • 寻求支持的项目必须与社区目标和价值观紧密结合,营造一个协作环境。

  • 社区可以访问特定AI模型,并分享费用使用池产生的收益,从而促进所有权和积极参与。

  • 质押NIM代币提供质押奖励,激励代币持有者积极参与并投资于网络的成功。

11、Nim的成功因素

以下是对Nim的一些关键内容的介绍,它们帮助团队取得了当前的成功:

  • 模块化设计:Nim的模块化设计有助于促进各种技术栈、工具、产品和服务之间的有效集成,这使他们得以形成快速开发、快速交付的心态。

  • 社区优先:Nim优先考虑深度的社区参与,在用户之间培养强烈的主人翁意识。在短短三个月的时间里,Nim已经与Avail、Gemz、UNKJD、AI Arena、Wayfinder、Todaythegame和JokeRace等主要玩家建立了合作关系。

  • 技术进步:Nim已经取得了显著的性能增强,以近1000倍的创新超越竞争对手(如Ligetron)。

  • 强大的投资者支持:Nim得到了包括Geometry、Starkware、Bitkraft、1kx、Fabric Ventures和Delphi在内的主要投资者的支持,在区块链和游戏领域获得了大量支持和信誉。

  • 透明化承诺:Nim透过积极的教育活动和定期博文来保持透明度,确保社群了解最新发展和策略。

  • 创新产品开发:Nim处于创新的前沿,其产品包括代币化AI模型(如meme maker)和引人入胜的AI游戏(如Titans)。

12、Nim的注意事项

虽然Nim网络显示出了很好的发展前景,但仍有一些方面需要注意:

  • 扩展贡献者网络:扩展开源贡献者网络需要强有力的激励措施来有效地吸引和留存人才。

  • 有效管理合作关系:在各种用例间管理不同的合作伙伴关系需要强大的协调能力和有效的沟通策略。

  • 社区主导的治理:保持社区主导的方法和权力下放的治理是确保公平参与和持续增长的关键。

  • 扩大市场范围:为了充分验证其基础设施,Nim需要从Web3游戏和AI的细分市场扩展到拥有大规模用户基础的传统游戏。

  • 对Ligetron的链上验证:目前链上验证Ligetron证明的限制引发了人们对中心化的担忧。解决这个问题对于实现全链功能和维护网络完整性及去中心化特性至关重要。

13、团队背景

Nim网络团队的核心成员和贡献者拥有来自领先机构的丰富经验,例如:

  • Ethereum基金会

  • Polygon Labs

  • Uniswap基金会

  • Starknet基金会

  • AI Research

这种多元化的背景给团队带来了来自关键领域的专业知识,这对于推进Nim在Web3、AI和游戏交叉领域的目标至关重要。

14、合作伙伴关系和联盟

Nim网络与业界领先项目建立了战略合作伙伴关系,巩固了其在AI游戏创新领域的前沿地位:

  • Avail:Nim网络与Avail合作为AI游戏创造了专门的DA解决方案,解决了模块化的碎片化和跨链可组合性等问题。

  • Gemz:Gemz与Nim合作使用AI驱动的游戏工具和NFT,利用他们庞大的IP池将AI游戏与加密原生文化相结合。

  • UNKJD:与UNKJD合作将玩家连接到一个复杂的机器人系统,该系统使用LLM来创建高级AI玩家,模仿顶级人类玩家并实现超越人类的表现。

  • AI Arena:Nim正在与AI Arena合作,通过AI教育、游戏娱乐和人机竞赛来提高人们对AI潜能的认知。

  • AI Wayfinder:与AI Wayfinder的合作旨在通过整合Wayfinder工具包来扩展Nim的能力,侧重支持多链扩展以及增强生态系统的互操作性。

  • Todaythegame:Todaythegame与Nim合作,在社交模拟游戏中使用先进的AI技术支持互动NPC,以增强玩家体验,创造AI驱动的元宇宙。

  • JokeRace:JokeRace与Nim合作,为社区竞赛开发新的用例,整合AI智能体和GenAI,以改善用户体验并扩展社区驱动的计划。

  • 这些合作伙伴关系有助于Nim实现建立一个由NIM代币驱动的自我维持生态系统的目标。每个联盟成员都引入了独特的区块链需求,促使Nim扩展功能和用例。

  • 这种协作努力丰富了所有生态参与者的价值,包括利益相关者、用户、建设者和合作伙伴,培育了一个不断发展的动态游戏链,以满足社区需求。

15、融资及支持

Nim网络得到了区块链和AI领域具有较大影响力的研究伙伴和风投伙伴的大力支持。主要支持者包括:

研究合作伙伴:Geometry和Starkware,提供战略研究支持和技术专长。

风投合作伙伴:Bitkraft、1kx、Fabric Ventures、Delphi、Lemniscap、Big Brain Holdings、Wicklow Capital和Chapter One,提供大量的资金支持和行业见解。

16、结语

感谢你阅读本文,与我们一起探索Nim网络。

Nim网络是加密和AI交叉领域里的创新解决方案先驱。其模块化和可定制的框架承诺与各种技术无缝集成,为未来增长奠定了坚实的基础。

随着战略合作伙伴关系的建立,Nim已经准备好在区块链生态系统中进行更大的扩展和合作。AI代币化模型的发展作为潜在的游戏规则改变者脱颖而出,为创新和经济参与提供了新的途径。

我们对Nim正在进行的计划非常感兴趣,期待着见证它的不断发展。

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522 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.02Aggiornato il 2025.01.02

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Panoramica di DUOLINGO AI Alla sua base, DUOLINGO AI cerca di stabilire un ambiente decentralizzato in cui gli studenti possono guadagnare ricompense crittografiche per il raggiungimento di traguardi educativi nella competenza linguistica. Applicando smart contracts, il progetto mira ad automatizzare i processi di verifica delle competenze e le allocazioni di token, aderendo ai principi di Web3 che enfatizzano la trasparenza e la proprietà da parte degli utenti. Il modello si discosta dagli approcci tradizionali all'acquisizione linguistica, facendo forte affidamento su una struttura di governance guidata dalla comunità, che consente ai detentori di token di suggerire miglioramenti ai contenuti dei corsi e alle distribuzioni delle ricompense. Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

476 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

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