Paradigm领投游戏AIArena介绍和打金模型分析 - Carternicol - Medium

作者：艾泽 川川

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AI Arena 是一款格斗游戏，用户可以在其中收集fighter NFT（不可替代的代币）以进行战斗，和市面上常见的格斗游戏不同，这个游戏将神经网络算法引入到了游戏当中，利用神经网络算法的优势，将NFT的格斗属性较为公平的融合到了一起，格斗游戏的内在不再是简单的随机战斗，而演变成了一场有刻意训练目的的校场竞争。AIArena项目由paradigm、farmerwork等顶级VC投资500万美元。

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傻瓜式的战斗，花更多的脑力在训练你的AI上

在游戏的战斗中，你没有办法控制的fighter NFT去战斗，但是每一个NFT在校场上的表现是源自于每个NFT相应的AI，你可以通过配置它的训练方案，以及进行实际的对抗来不断的改良你NFT AI的打法，从而进一步扩大胜率。玩家可以通过在战斗中获得胜利来增加fighter NFT collection。每一次胜利都让玩家有机会克隆对手战士的信息属性，从而可以用它与自己的一个 AI 合并来创造一个新的战士。

  • 训练AI，AI让NFT去战斗

  • 获得胜利，有机会克隆对手，结合AI，创造一个新的NFT

  • 有一说一，这样的战斗方法，很费ETH啊

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影响战士战斗力的因素

  • 物理属性 。 考虑到fighter可能具有的所有可能的属性组合，总共有 42,000,000 种不同的视觉外观。共有 4 种稀有度：青铜、白银、黄金和钻石，不同稀有度的战斗属性也是不同的

  • 战斗属性 ：这将决定fighter在战斗中的优势和劣势，主要有四个类别：力量、速度、防御和准确性。这些类别的值都在1到100之间。这些值将随着NFT固定在链上，没有办法进行更改，除了这是个类别之外，NFT还会按照例如火、水、电等属性，进行分类，属性之间也有相应的克制作用。

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  • 可能的动作** ：** 现在这个项目里面的fighter NFT能用的招式都是一套通用的，但是随着项目的发展，以后将在NFT创建的时候将一些稀有的招式，随机分配给fighter。此外，每种属性的fighter都会有其特殊的动作

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  • 神经网络** ：** AI Arena在战斗中需要用到的有9个变量，这个些变量将确定一场格斗的胜负，那这些变量如何组合才能够达到最佳的效果呢？神经网络，AI Arena将利用神经网络对fighter NFT进行训练，并教会它们如何战斗，这就意味着每一个NFT的战斗都将会独一无二，这样的新改变，将会给游戏带来新活力（神经网络算法将存储在IPFS上面，NFT将在ETH上面）

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购买NFT

项目方会根据时间进行NFT的发放，玩家都有机会抢到NFT，如果抢不到，那么就只能在二级市场上售卖NFT，或者，更加小白的方式，通过玩游戏在战斗中获得NFT

训练

学过神经网络算法的人可能比较清楚，初始的AI在创建的时候，神经网络的权重是随机产生的，随机就意味着战斗的不确定性，甚至可能会打错方向，所以为了尽可能避免这种不确定性，必须要对每个NFT的AI进行训练。

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  • 模仿学习。通过模仿玩家设定的动作进行学习

  • 自我学习。制作了你的 AI 的克隆体，并通过奖励机制进行学习

  • 定制学习。引入一个 Python 环境来训练模型

战斗

两种战斗模式

  • 模拟模式

这个模式主要是用来预先训练的AI来测试fighter的，这种游戏模式下，没有任何后果或奖励。 通常，此模式用于确定玩家是否准备好让您的fighter参加具有实际经济回报/后果的战斗，或者通过模拟模式的效果，决定你的fighter是不是还需要继续训练。

这个模式主要是用来预先训练的AI来测试fighter的，这种游戏模式下，没有任何后果或奖励。 通常，此模式用于确定玩家是否准备好让您的fighter参加具有实际经济回报/后果的战斗，或者通过模拟模式的效果，决定你的fighter是不是还需要继续训练。 项目方提供了5 个不同级别的 AI，你的fighter可以和这个AI进行PK，相当于人机模式

  • 排名战

尝试冲排行榜并试图成为冠军，同时在排行榜上的位置越高，获得一场战斗的奖励也就越高，同时关于代币的奖励，取决于玩家在排行榜上的排名，等级越高、排名越高收到的代币也就越多。 胜利获得 3 分，平局获得 1 分，失败获得 0 分。 在对战对象的选择上，系统会根据排行榜选择能力相近的两个fighter进行PK，尽量保持玩家从战斗中获得代币的一致概率。

赌

在这里说一下游戏对战下注的流程，这种战斗被称为赌注战斗，由一方向另一方进行挑战，但请求方需要提供这场战斗的利益关系，对手也有机会讨价还价。于是AI Arena为用户的下注提供了两种资产：代币和NFT信息属性。

质押代币，两个玩家在战斗时可以相互下注，获胜的一放能够将代币全部拿走，但两方质押的代币数量不需要相同，同时排名低的fighter比排名较高的fighter投入更多的代币，就更有机会能够让排名较高的对手答应请求，并且更有机会复制对手的NFT信息属性

可以选择是否添加双方的NFT信息属性作为赌注，如果输掉一场比赛，那么你不会失去AI和NFT，但是对手能够简单的复制你的NFT信息属性，并在之后可以用来创造新的fighter

玩家可以选择将fighter通过合并，和获得的复制的NFT信息属性进行合并，获得新属性的fighter，这样的合并原理是根据遗传学原理来的。

团队

目前能够查到的团队人员信息，AiArena现在有4名主要的项目团队人员，创始人Brandon Da Silva 是 ArenaX Labs 的创始人兼首席执行官，在创立 ArenaX Labs 之前，他在 OPTrust 的投资组合副经理，专注于将机器学习应用于金融市场。 他的主要研究领域是贝叶斯深度学习、强化学习和模型适应性。

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打金模型

从上面的运行机制，AI Arena的打金模型很可能是这样

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