BC.GAME Ra Mắt BC Engine: $BC Tức Thì, Tự Động Staking và Nhận Thưởng Hàng Giờ Bằng BCD

TheNewsCryptoXuất bản vào 2026-04-08Cập nhật gần nhất vào 2026-04-08

Tóm tắt

BC.GAME đã ra mắt BC Engine, một tính năng thưởng mới biến $BC kiếm được từ gameplay thành số dư tự động staking và trả BCD hàng giờ. Người chơi nhận $BC ngay lập tức thông qua hoạt động thông thường, số $BC này tự động chuyển vào BC Engine để bắt đầu chu kỳ phân phối BCD mỗi giờ mà không yêu cầu cược thêm hay hành động staking riêng. Tính năng này đi kèm với rút tiền ví bất cứ lúc nào, tạo thành một lớp thưởng liên tục gắn với gameplay thay vì chỉ là các khoản thanh toán một lần. BC Engine là một phần của bản cập nhật tổng thể hệ thống thưởng, bao gồm cả thưởng hàng ngày/tuần/tháng, bonus level-up và Welcome Shield cho người dùng mới.

Belize City, Belize, ngày 8 tháng 4 năm 2026, Chainwire

BC.GAME đã ra mắt BC Engine, một tính năng thưởng mới biến số $BC kiếm được ngay lập tức thông qua gameplay thành số dư được staking tự động và tạo BCD hàng giờ. Không yêu cầu cược thêm và cho phép rút tiền về ví bất cứ lúc nào, sự ra mắt này giới thiệu một mô hình thưởng liên tục hơn được xây dựng xung quanh gameplay thay vì các khoản thanh toán thưởng một lần.

Cốt lõi của BC Engine là một khái niệm đơn giản: người chơi kiếm được $BC thông qua hoạt động thường ngày trên nền tảng, và những phần thưởng đó không kết thúc tại thời điểm tích lũy. Thay vào đó, $BC được tự động chuyển vào BC Engine, nơi nó bước vào chu kỳ phân phối BCD hàng giờ. Cấu trúc này mở rộng quá trình thưởng vượt ra ngoài việc ghi nhận ban đầu để tiếp tục tham gia.

Từ $BC Tức Thì Đến BCD Hàng Giờ

Theo BC Engine, gameplay đủ điều kiện tạo ra $BC ngay lập tức, số tiền này được tự động phân bổ vào hệ thống mà không yêu cầu bất kỳ hành động staking riêng biệt nào từ người dùng. Một khi đã vào BC Engine, những số dư đó bắt đầu tạo ra BCD theo từng giờ.

Đây là điều làm cho tính năng này khác biệt so với các cấu trúc thưởng truyền thống hơn. Thay vì kết thúc khi phần thưởng được phát hành, quá trình tiếp tục sau khi $BC được kiếm, tạo ra một lớp phân phối liên tục bổ sung gắn liền với gameplay.

Người Chơi Nhận Được Gì Với BC Engine

BC Engine mang lại một số tính năng hướng đến người dùng vào một con đường thưởng duy nhất:

  • $BC tức thì thông qua gameplay thông thường
  • Phân bổ tự động vào BC Engine
  • Phân phối BCD hàng giờ
  • Không yêu cầu cược thêm
  • Có thể rút tiền về ví bất cứ lúc nào

Tổng hợp lại, những tính năng này làm cho BC Engine ít giống một cơ chế thưởng thông thường và giống một lớp thưởng liên tục được tích hợp vào hoạt động nền tảng hàng ngày hơn.

Một Bản Cập Nhật Thưởng Rộng Hơn

BC Engine nằm ở trung tâm của một bản cập nhật rộng hơn cho hệ thống thưởng của BC.GAME. Cùng với tính năng mới, nền tảng này cũng đã cập nhật cấu trúc thưởng rộng hơn của mình để bao gồm thưởng hàng ngày, hàng tuần và hàng tháng, tiền thưởng tăng cấp và Welcome Shield (Khiên Chào Mừng).

Theo trang cập nhật, cấu trúc thưởng rộng hơn có sẵn ngay từ ngày đầu tiên, không yêu cầu cấp độ và không có thời gian chờ đợi để truy cập các lợi ích cốt lõi.

Đối với người dùng mới, Welcome Shield bổ sung thêm sự bảo vệ trong phiên đầu tiên, bao gồm hoàn trả 20% số tiền thua (loseback), lên đến $1,000 được trả lại và yêu cầu cược 0x.

Vượt Xa Những Khoản Thưởng Một Lần

Việc ra mắt BC Engine phản ánh một sự thay đổi rộng hơn trong cách cấu trúc phần thưởng trên nền tảng. Thay vì giới hạn phần thưởng ở các khoản thưởng một lần hoặc chương trình khuyến mãi riêng lẻ, BC.GAME đang liên kết gameplay, tích lũy token và phân phối liên tục chặt chẽ hơn với nhau.

Đối với người dùng, đề xuất rất đơn giản: gameplay tạo ra $BC ngay lập tức, $BC đó tự động vào BC Engine và BCD được phân phối theo từng giờ mà không có điều kiện cược bổ sung.

Về BC.GAME

BC.GAME là một nền tảng game crypto toàn cầu cung cấp các trò chơi casino, thể thao và nội dung thể thao điện tử. Nền tảng hỗ trợ một loạt các loại tiền mã hóa và tiếp tục mở rộng hệ thống thưởng, tính năng sản phẩm và trải nghiệm người dùng trên các thị trường.

Liên hệ

Olivia Dixon
oliviadi@bcgame.com

Câu hỏi Liên quan

QBC Engine là gì và nó hoạt động như thế nào?

ABC Engine là một tính năng thưởng mới của BC.GAME, tự động chuyển $BC kiếm được từ gameplay vào cơ chế staking để phân phối BCD theo giờ. $BC kiếm được sẽ tự động được phân bổ vào hệ thống mà không yêu cầu người dùng thực hiện bất kỳ thao tác staking riêng biệt nào.

QNgười chơi nhận được những lợi ích gì từ BC Engine?

ANgười chơi nhận được các lợi ích: $BC tức thì thông qua gameplay thông thường, phân bổ tự động vào BC Engine, phân phối BCD hàng giờ, không có yêu cầu cược bổ sung và có thể rút tiền về ví bất cứ lúc nào.

QBC Engine khác với cơ chế thưởng truyền thống như thế nào?

AKhác với cơ chế thưởng một lần truyền thống, BC Engine kéo dài quá trình thưởng sau khi $BC được kiếm, tạo ra một lớp phân phối liên tục gắn liền với hoạt động chơi game hàng ngày thay vì kết thúc khi phần thưởng được phát hành.

QCập nhật phần thưởng rộng hơn của BC.GAME bao gồm những gì?

ABên cạnh BC Engine, BC.GAME cũng đã cập nhật cấu trúc phần thưởng rộng hơn bao gồm phần thưởng hàng ngày, hàng tuần và hàng tháng, tiền thưởng nâng cấp level và Welcome Shield (Khiên chào mừng) với các biện pháp bảo vệ cho phiên đầu tiên.

QWelcome Shield cung cấp những gì cho người dùng mới?

AWelcome Shield cung cấp sự bảo vệ cho phiên chơi đầu tiên của người dùng mới, bao gồm hoàn trả 20% số tiền thua (loseback) lên đến $1,000 và không có yêu cầu cược (0x wagering requirement).

Nội dung Liên quan

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

Mô hình tạo sinh (generative models) từ lâu đã phụ thuộc vào các phương pháp đào tạo nhiều giai đoạn (như diffusion, autoregressive), dẫn đến "exposure bias" - sự khác biệt giữa cách huấn luyện và suy luận. Bài báo "Explorative Modeling" (XM) từ UIUC và Harvard đề xuất một giải pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì tách quá trình tạo mẫu, hãy tách vòng lặp huấn luyện. Trong mỗi bước huấn luyện, mô hình tạo ra K ứng viên, sau đó chỉ chọn ứng viên gần nhất với dữ liệu thực để cập nhật gradient. Vòng lặp `for` đơn giản này giải quyết vấn đề "mode blurring" - xu hướng của hàm mất mát tái tạo đẩy đầu ra về trung bình của các mode hợp lệ, tạo ra kết quả mờ nhạt. Bằng cách khám phá nhiều ứng viên, mô hình học cách bao phủ nhiều mode khác nhau trong phân phối dữ liệu. Khả năng này được gọi là "biểu đạt tạo sinh" (generative expressivity). Thí nghiệm cho thấy "khám phá" (exploration) trở thành một trục mở rộng quy mô hiệu quả thứ ba, bên cạnh quy mô dữ liệu và tham số. Khi quy mô tăng, lợi ích từ việc khám phá càng lớn, cải thiện hiệu suất FLOP, mẫu và tham số. XM đạt được kết quả tạo ảnh trên ImageNet (FID 1.43 không guidance) ngang bằng các mô hình hàng đầu. Quan trọng hơn, XM cho phép huấn luyện mô hình tạo sinh "end-to-end" thực sự. Trong thí nghiệm điều khiển robot, Explorative Policy chỉ cần một lượt truyền thẳng mạng, đạt hiệu suất tương đương Diffusion Policy cần hàng trăm bước suy luận. Điều này chuyển chi phí tính toán từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn huấn luyện, mở ra khả năng cho các mô hình tạo sinh nhanh và hiệu quả hơn. Công trình dựa trên lý thuyết "Mode Forcing" trước đó của nhóm tác giả. Hạn chế hiện tại bao gồm chi phí tính toán cho "Forward XM" trên phân phối nhiều mode và thách thức với mô hình ngôn ngữ tự hồi quy thuần túy.

marsbit18 phút trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

marsbit18 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

Tác giả Google DeepMind Dan Roy đã khởi xướng một kiến nghị trào phúng nhằm phản đối quy định mới của hội nghị AI hàng đầu ICLR, giới hạn mỗi tác giả chỉ được đăng ký tối đa 20 bài báo tham dự ICLR 2027. Quy định này được đưa ra do số lượng bài nộp tăng đột biến 68% vào năm 2026, gây áp lực nặng nề lên hệ thống phản biện. Trong bài đăng của mình, Dan Roy giả vờ ủng hộ việc để AI Agent tạo ra càng nhiều nghiên cứu gia tăng càng tốt, và cho rằng giới hạn này sẽ "làm chậm sự phát triển của AI". Anh còn mỉa mai nhận xét rằng "tất cả công việc phản biện giờ đã được giao cho các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý", ám chỉ đến một nghiên cứu trước đó phát hiện khoảng 21% ý kiến phản biện tại ICLR 2026 có khả năng cao là do AI tạo ra. Bài viết chỉ ra rằng thông điệp trào phúng của Roy thực chất phản ánh mối lo ngại về một vòng luẩn quẩn: AI tạo ra bài báo hàng loạt, nhà nghiên cứu gửi đi hàng loạt, và phản biện viên lại dùng AI để đánh giá hàng loạt. Qua đó, tác giả đặt câu hỏi liệu biện pháp giới hạn số lượng cứng nhắc có phải là giải pháp tối ưu cho những thách thức căn bản về chất lượng học thuật trong kỷ nguyên AI này.

marsbit23 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

marsbit23 phút trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

OpenAI đã điều chỉnh giá, giảm 80% cho mô hình GPT-5.6 Luna và 20% cho Terra, đồng thời giới thiệu chế độ Fast cho mô hình mạnh nhất Sol. Động thái này, cùng với việc Anthropic giới thiệu Claude Opus 5 với giá bằng một nửa so với flagship Fable 5, đánh dấu sự thay đổi chiến lược quan trọng: các hãng không còn chỉ tập trung bán mô hình mạnh nhất. Thay vào đó, họ khuyến nghị người dùng kết hợp các mô hình theo nhiệm vụ: dùng Sol (đắt, mạnh) để phân tích và lập kế hoạch phức tạp, sau đó giao cho Luna (rẻ, hiệu quả) thực thi. Điều này cho thấy trọng tâm thương mại đang chuyển từ các mô hình flagship (chứng minh năng lực kỹ thuật) sang các mô hình tầm trung, phục vụ cho lượng truy vấn API khổng lồ hàng ngày của doanh nghiệp, nơi hiệu quả chi phí (ROI) và độ ổn định là yếu tố quyết định. Một yếu tố then chốt giúp giảm chi phí là việc chính các mô hình AI (như Sol) tham gia tối ưu hóa mã nguồn và quy trình vận hành của chính chúng, tạo ra một vòng lặp tự thúc đẩy giảm chi phí. Điều này có thể đẩy nhanh hơn nữa đà giảm giá trong tương lai. Cạnh tranh đang chuyển từ "mô hình thông minh nhất" sang "hệ sinh thái hiệu quả nhất". OpenAI muốn biến các mô hình như Luna thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ thường ngày, từ đó gia tăng độ phụ thuộc và chi phí chuyển đổi cho doanh nghiệp. Tương tự như ngành điện hay điện toán đám mây, mục tiêu cuối cùng là AI trở thành một tiện ích phổ biến, hoạt động âm thầm và không thể thiếu trong mọi quy trình, thay vì chỉ là một sản phẩm công nghệ đình đám.

marsbit2 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

Cuộc đua AI đang vấp phải nút thắt mới: thiếu hụt nghiêm trọng lao động lành nghề như thợ điện và công nhân xây dựng để xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Tại Mỹ, dự báo cần thêm 130.000 thợ điện và 240.000 công nhân xây dựng từ 2023-2030 cho hạ tầng AI, trong khi mỗi năm có 80.000 vị trí thợ điện không thể lấp đầy. Các công ty AI sẵn sàng trả lương cao (thợ điện giỏi có thể kiếm 240.000-280.000 USD/năm), nhưng sự chậm trễ xây dựng vẫn gây thiệt hại hàng chục triệu USD. Độ phức tạp của các trung tâm dữ liệu AI, với công suất điện khổng lồ, hệ thống phân phối điện và làm mát phức tạp, đòi hỏi lao động có kỹ năng đặc biệt. Để giải quyết, các gã khổng lồ công nghệ như Meta và Google đang đầu tư hàng trăm triệu USD vào đào tạo. Meta mở trường dạy nghề miễn phí, cung cấp cả trợ cấp sinh hoạt, trong khi OpenAI hợp tác với công đoàn xây dựng. Chiến dịch tuyển dụng nhắm đến cả học sinh trung học, góp phần làm tăng mạnh tỷ lệ Gen Z theo học trường nghề. Tuy nhiên, nhu cầu điện cho AI tiếp tục bùng nổ, chiếm phần ngày càng lớn trong tổng tiêu thụ điện và đẩy giá điện lên cao. Một nghịch lý tồn tại: các dự án xây dựng cần hàng nghìn lao động cùng lúc, nhưng khi hoàn thành chỉ cần số ít vận hành, dẫn đến rủi ro dư thừa lao động lành nghề trong tương lai.

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

marsbit2 giờ trước

Làn sóng tấn công Coldcard thứ 4 nghi ngờ quét sạch 389 Bitcoin: Thorn từ Galaxy

Người dùng ví cứng Bitcoin Coldcard đang được cảnh báo về một đợt tấn công mới nhằm đánh cắp tiền điện tử, chỉ vài ngày sau đợt tấn công đầu tiên. Alex Thorn, Trưởng bộ phận Nghiên cứu tại Galaxy, thông báo đã phát hiện 218 giao dịch đáng ngờ trong vài giờ qua, ảnh hưởng đến 462 địa chỉ và di chuyển khoảng 388,9 Bitcoin. Ông cho biết các giao dịch này có đặc điểm phù hợp với lỗ hổng của Coldcard và tốc độ giao dịch cao gấp khoảng 45 lần bình thường. Hầu hết số tiền bị đánh cắp được chuyển đến các địa chỉ đích mới riêng biệt thay vì tập trung vào một ví. Một số đã được chuyển tiếp lần thứ hai. Nguyên nhân được cho là do lỗi phần mềm chưa từng được phát hiện trước đây trên firmware Coldcard, khiến thiết bị tạo ra seed ví với độ ngẫu nhiên thấp hơn dự định. Ước tính hiện tại có hơn 1.100 ví bị ảnh hưởng với tổng số tiền khoảng 90 triệu USD Bitcoin bị đánh cắp. Người dùng bị ảnh hưởng được khuyến cáo có thể thử chuyển số tiền còn lại sang ví an toàn bằng một giao dịch cạnh tranh với phí cao hơn.

cointelegraph2 giờ trước

Làn sóng tấn công Coldcard thứ 4 nghi ngờ quét sạch 389 Bitcoin: Thorn từ Galaxy

cointelegraph2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow