PTADAO 旨在成为全球最具活力和才华横溢的 AI 和 Web3 专业人士的聚集地，并基于激进市场理念（见下文）开发 Web3 和 AI 产品。在这里，开发者可以与志同道合的伙伴一起成长和合作，快速推出新产品。我们目前专注于以下两个开发领域：
1.基于完全 On-chain 理论框架的链上游戏（见下文）
我们已开发的产品：Imminent Solace 和 Ballyball
2.AI 自主进化城市：安阳、敦煌（即安阳、敦煌，见下文），以 LLM 大型语言模型作为核心。
这是一个基于开发新颖和酷炫创新游戏产品的共识形成的聚集地。
我们的目标是通过以下方式加强我们的开发团队：
Fair Launch 的熊市启动；
快速闭环开发；
构建以内部强大正向现金流为核心理念的产品。
Fair Launch 是 Web3 中独特的运营模式，我们相信它是 Web3 产品的最佳运营模式，毫无疑问。DAO 和公平上市之间存在许多自然的交集。
运营是最适合首次尝试 DAO 化的部分，而产品研发仍需要保持集中化的模式。
同时，熊市是建设者理想的发展环境，因为它更有利于筛选和执行更强的共识（自然地滤除许多投机性影响因素）。
请填写我们的**调查问卷**
🎮 试玩链接 ：https://aon-playtest.ptadao.xyz/ （⌛️ 初始资源加载可能需要一些时间。）
📖 游戏手册 ：https://isatosea.gitbook.io/satosea-how-to-play/ （🚧 持续更新中）
Imminent Solace 是一个完全基于区块链的游戏，结合了开放世界探索、资源挖掘和 PVP 掠夺的元素。其中，战争迷雾机制和公会玩法是其核心，同时还融入了 NFT、代币、神器和科技树等系统，打造出一个令人兴奋而具有挑战性的游戏世界。
与传统的战斗游戏不同，Imminent Solace 呈现出更深入的战争模拟。玩家不仅仅会遭受战略挫败，还会在资源和资产上遭受实质性的损失。这样一个高风险环境对于典型的基于服务器的游戏来说是一个挑战，但它借助区块链的真实资产匹配能力找到了立足之地。游戏的灵魂围绕着链上资产验证展开，这也是区块链的价值所在。
我们认为高流动性本身就具有内在价值，而这一信念构成了我们所有产品的支柱。以这一理念为基础，在产品设计中以现金流为核心，获得可观的回报是理所应当的。在 Imminent Solace 中，你将体验到令人振奋的游戏对抗和策略装备选择，并辅以一个充满活力的外部交易平台。可以将其视为一个以地下城为中心的 PvP 碰撞，融合了 Diablo 式现金拍卖行的刺激。
在其核心，我们的游戏提供了一个强调自治世界的框架，其中 ZK Fog of War 是一个定义性特点。这种机制允许各种游戏体验，从战略 SLG 元素到受 DIABLO 影响的 MMORPG，并包括 已经被我们实现的大逃杀模式。
这是我们用于思考和交流的广场。请随意阅读和了解我们所研究和思考的内容。
“Web3.0 是人类的新前沿。”
“激进”代表了改善社会的愿望。
在创世区块中，中本聪指责了中央银行。早期的比特币传教士主要是奥地利学派或无政府主义者的追随者，他们都致力于使用加密货币来改革现有的经济系统甚至社会系统。以太坊的创始人，维塔利克·布特林也不例外。2018年，他写了一篇对那年出版的《激进市场》的书评，明确了加密运动的初衷：
在当前的加密社区中，特别是在中国的各个圈子里，坚持加密运动最初和基本动机的人可能显得非常“激进”。我们追求的不仅仅是食物和金钱，而是意义和理想。我们被比特币吸引，因为我们希望去中心化真正能解决公平问题。
就像大多数受中本聪启发的人一样，维塔利克也将创世区块中的信息视为对现有银行体系的讽刺，并相信加密运动的共识是“无论规划社会的最佳方式是什么，肯定不是当前的政治和金融机构体系。”当然，维塔利克也注意到随着区块链社区影响力的增长，参与者变得更加多样化，许多人加入的动机是为了致富。然而，维塔利克认为“尽管加密货币因快速致富的盗窃和欺诈而受到困扰，但它们的原始动机，即在现实世界中寻找更好的运作方式，依然存在。”（翻译自《激进市场》繁体中文版）
这种理想主义态度不同于随波逐流、快速赚钱的机会主义态度，也不同于认为改革太难、在现有体系内做些小事的妥协态度，以及不关心人类命运、只想多吃点猪蹄的麻木态度。
“激进”是指以根本上颠覆旧范式和旧做事方式的方式来倡导改革。
例如，在端午节期间，有一群人主张吃甜粽子，这是“甜党”；另一群人主张吃咸粽子，这是“咸党”；还有一个中立派，既吃甜粽子又吃咸粽子。如果甜党主张禁止咸粽子，只允许甜粽子，那就是极端派。以上都不是激进派。激进派是那些说：“为什么端午节一定要吃粽子？我们应该吃饺子。”的人。
在经济学中，长期以来一直存在甜党和咸党的争论，或者说，左派和右派的争论。左派倾向于平等主义，强调社会福利，认为减少财富差距是首要任务。右派倾向于（古典）自由主义，主张自由市场，反对政府过度干预。
然而，《激进市场》明确指出，其目标是打破传统左右辩论的基本范式：“左派和右派的立场在19世纪和20世纪初诞生时确实有其贡献，但今天它们已经耗尽。它们不再是无畏的改革，而是束缚我们的枷锁。为了开拓社会的可能性，我们必须解放我们的思想，专注于激进的重新设计。要找到问题的根源，我们必须理解我们的经济和政治体系是如何运作的，利用我们的知识来制定对策，这正是我们在这本书中所做的。”（略有修改自繁体中文版）
当前左右分歧的基本范式已经过时，但并不特别古老。正如作者所说，它们诞生于19世纪，在工业时代的背景下发展，打破了君主制和帝国的旧秩序，曾是进步和有效的。然而，一个多世纪后，人类进入了信息时代的新环境，工业时代的意识形态不再是进步或创新，反而成为束缚我们思考和行动的枷锁。
《激进市场》认为，左派倡导的平等理想完全正确，但他们的弱点在于过于依赖官僚系统和政府的中央控制来实现他们的公平理想。尽管现代官僚体系确实比古代封建王国的统治者更开明和进步，但它们仍不是社会公平的终极解决方案。
另一方面，右派对自由市场的钦佩并非错误，但他们的弱点也在于他们的钦佩远远不够。资本的目的是增值，因此成功的资本主义不可避免地导致垄断。由垄断资本驱动的物质世界生产力的发展正在进一步侵占人类领域。在可预见的未来，大量人类的工作和生活将被人工智能机器所取代。
然而，右派自欺欺人地认为完美的自由市场已经实现，或不愿意认真考虑进一步改革市场机制的可能性，因此右派也是“保守的”，缺乏更彻底变革的“勇气或想象力”。
《激进市场》可能不适合以工业生产为主导的传统世界，但它在数字空间尤其是本身致力于去中心化的区块链世界中可能有很大潜力。数字世界将是一个保护人类自由的新世界，区块链技术使数字信息具有与物理现实等同的普遍现实性。对数字信息进行明确归属赋予了网络化生活可持续发展的条件。Web3去中心化的基础结构是人类最有可能避免被资本商品化的新领域。
在现代工业社会中，垄断主要表现在三个方面：生产（生产手段）、话语权（权威）和信用（身份），上层阶级利用这些来剥削大多数下层阶级。
Web3的去中心化、去物质化和摆脱物理空间限制为人们提供了摆脱这三种垄断的机会。
这也是人们逃避被商品化命运的一种方式。
生产手段
私有生产手段（资源）与自由市场之间存在深刻的对立：“拥有它们被视为有利可图，不拥有它们则被视为不利。”私有生产手段将其“财产价值”与“功能价值”分离。非财产价值的收益取决于稀缺性和资本“增长”的概念，而财产权所有者可以在不将生产手段投入生产的情况下获得收益。在自由市场上，有能力和意愿使用生产手段创造价值的人常常无法以“合理”价格获得它们。
这本质上是私权对公共市场自由的压制/破坏。私有制通过减少供应（囤积）来实现垄断。此外，通过将生产与生产手段分离，它对使用者施加或多或少的剥削。
因此，我们可以在这里尝试一个修改后的市场规则 - 具有公共价值的资产，主要是生产手段，必须由其持有者负担公共税收。这里，我们引入共同所有权自我评估税（COST）机制，这是由Eric A. Posner和Glen Weyl提出的系统概念。这个系统迫使人们自我评估其私有财产的价值，并在市场上放出购买订单，同时要求他们根据这一自我评估的价值支付税款。税率设计与周转率相关。
我们将COST税的范围设定在生产手段（资源）上，这可以迫使生产能力投入生产以获取收入，通过COST消除囤积和垄断行为，并降低生产手段的成本。同时，它抑制了私有权下与生产脱节的利润寻求阶层。利润寻求者可以通过购买和交易生产者发行的股票而不是直接拥有生产手段来获得资本回报。
话语权
当代社会仍然维持着形式上的“言论自由”，但自由观点除非有话语流动，否则无法产生影响。垄断力量操纵的不是话语，而是媒体。媒体对不同的话语赋予不同的权重，流动比意见内容更重要。
大数据和人工智能进一步加强了话语的垄断。通过技术手段，它们构建了信息泡沫，使这种垄断难以被人察觉。资本和AI技术有非人类的意志。它们正在构建当今的利维坦，并掌握了先进技能。AI不理解特定人类意见的意义和价值，但它正在通过技术消除意见差异以服务于资本增值的目的。
我们需要让人类意见得以表达，赋予紧急需要发言的人发言权，赋予在该意见领域具有充分专业知识和深思熟虑的人发言权。在传统秩序中，言论的自由和平等无法区分，平等的表达权是对所有问题内容的天然正义。然而，实际上，一个问题对甲非常紧迫和重要，但对乙可能毫无关系，乙可能无法判断它。代表民主的本质是“授权统治”，试图解决公众在大多数决策事项上缺乏发言权的问题。因此，在代表民主体系中，我们只能信任被选举的“代表”是无所不知、理性和无私的 - 我们都知道这是不可能的。没有制度创新，AI随时准备填补这个位置。
因此，我们在这里提出一个新机制，一个基于个人对特定问题重视程度的动态加权投票系统，个人支付发言成本并积累话语权和投票权。
在这个系统中，人们需要支付一定数量的代币来表达自己的意见。表达意见将赚取他们投票代币。
在城邦中，积极参与公共问题讨论和政治生活的人也会在社区内积累声誉，这将被量化为投票权。
同时，使用普遍代币支付方式，而不是一人一票的机械平等。人们可以用他们的投票权购买他们需要投票的问题上的投票代币。对于单一问题，可以使用二次递增税，即每一票的成本是投票数量的平方。例如，1票=1代币，2票=4代币，3票=9代币……10票=100代币……20票=400代币……
这个系统用直接民主取代代表民主，个人根据个人兴趣和专业知识自由决定他们关注的问题。二次递增的投票权反映了意见的强度。人们不再是机械数字，而是意见表达的主体。
身份
在社会中，个体必须属于各种组织，并由这些组织分配身份。这些组织包括国家、企业、协会等。被组织分配身份是强制性的，同时缺乏选择自由（至少缺乏相当多的选择自由）。以国籍为例，如果我们将人类社会视为一个社区，国籍就像是中国户籍系统的全球版本。这个系统限制了地区间人口流动，同时也阻碍了地区间发展（公平）的平衡。从根本上说，国籍限制保护了国家层面的制度竞争，从而抑制了制度改革和进步。
在WEB3的世界中，没有物理空间，人类流动自然不受限制。从人类的角度来看，个体应该自由选择他们所属的社区（城邦）。正如俗话所说，鸟儿选择树木筑巢，城邦制度本身成为重要的竞争因素。城邦成员的数量取决于总资源、劳动力需求和城邦成员的意愿。城邦成员数量可以根据规则增加，通过官方投资市场、官方拍卖或私人交易进行。
实际上，自 Vitalik 以来，Web3领域的探索者已经进行了一些尝试。然而，现有的尝试似乎并未成功，可能是因为“激进市场”的设计只有在相对完整的环境中才可能。为了探索和改进相关设计，需要一个相对封闭但相对完整的经济系统来进行实验。也许我们可以从创建一个“激进游戏世界”开始？
为什么游戏需要去中心化？
因为玩家对运营商施加的游戏玩法限制感到不满。
资产上链游戏（OCA）
目前，大多数区块链游戏主要关注通过将货币和一些资产放在链上来改变经济模式。然而，核心的游戏逻辑和计算，以及叙事和治理，仍然是中心化的。
全链上游戏（FOC）
“全链上游戏”这一术语指的是所有游戏内动作、互动和目标状态都记录在区块链上的游戏。这意味着核心游戏逻辑和资产经济模型通过区块链处理，区块链充当游戏的服务器。所有玩家动作都通过与智能合约的互动完成，甚至游戏的叙事和治理也通过DAO去中心化，实现真正的去中心化游戏。
加密原生游戏
游戏数据的真正来源是区块链。
游戏逻辑和规则通过智能合约实现。
游戏按照开放生态系统原则开发。
游戏独立于客户端。
游戏包括具有现实世界价值的数字化资产。
无限游戏
游戏可互操作：正如Brian的文章中提到的，确保游戏能够真正构建起来，投入一些努力到游戏设计中是重要的。这包括提供足够有趣的可编程接口，因此值得强调。
游戏是无许可的：任何人都可以随时玩游戏，没有白名单或限制。
游戏是持久的：游戏没有结束，任何人都可以随时加入，建立在游戏上的扩展将永远存在于游戏中。
游戏是不可变的：一旦游戏启动，规则集合不能改变。
在Web2游戏中，用户生成的内容（UGC）和用户生成的法律（UGL）可以激励活跃贡献者继续投入时间、精力和金钱。然而，在Web2中，UGC内容通常被中心服务器抽取（甚至完全归他们所有），例如，《魔兽争霸III》的地图编辑器在被正式集成到平台之前是一种劳动成果。此外，Web2游戏的自由度和可玩性受限，繁重的机制意味着并非所有玩家都愿意参与他们购买的游戏中未包含的新物理机制。
相比之下，Web3的完全链上UGC、UGL和UGG不仅可以为内容创作者带来更多奖励，还可以提供更多控制和自主权。此外，Web3的GameFi游戏机制也可以为喜欢玩游戏的用户带来更多乐趣和利润，避免仅为了收益而来的投机玩家的情况。
“你已经是一个成熟的NPC，应该知道自己应该做什么。”
“智能”NPC
NPC是游戏的必要组成部分，玩家常抱怨它们像鹦鹉一样，只能重复固定的对话或动作。在极端情况下，NPC的行动可能与情节不符，导致玩家感到脱节。要改变这一点，开发者需要花费更多的时间和精力设计更复杂的脚本和对话，称为“行为树”。然而，通过行为树设计所能达到的极限是有限的，一旦达到这个极限，开发者投入的时间和努力就不再与NPC表现的提升成正比。
人工智能技术的发展为包括电子游戏在内的各个行业带来了革命性变化。从AlphaZero到AlphaStar，人类利用AI在电子游戏中创造了类似于真实对手的体验。尽管这种体验并不总是积极的，在如雅达利、星际争霸和Dota等游戏中，人类玩家经常被AI打败。这些研究努力很出色，但它们并没有显著提高玩家的实际游戏体验。因此，游戏行业也在寻求更好的方式使用AI来提升玩家体验。
目前，一种主流方法是可进化NPC，将游戏中的NPC视为强化学习中的智能代理，通过不断探索环境来学习和进化。强化学习（RL），特别是多智能体强化学习（MARL），是AlphaStar和Dota2 Five等主流游戏中AI的主要技术。基本原理是将智能代理的观察模型化为状态，智能代理的行为模型化为动作，智能代理的优化方向模型化为奖励。在每个基本步骤中，智能代理基于当前策略模型在当前状态下选择一个动作，与环境（即游戏）交互以获得奖励，并根据奖励优化策略模型。这项技术在之前的智能代理如AlphaStar中取得了不错的成果，它可以操纵
《星际争霸》的建筑和军队，创造令人印象深刻的电子体育竞赛。
当然，许多游戏公司正在将这项技术应用于虚拟世界中的NPC，希望它们可以根据游戏信息作为状态，NPC的生活目标作为奖励，选择更智能和类似人类的行动。不幸的是，人类社会并不总是遵循优化原则，生活目标并非奖励驱动，人类大脑的决策过程不能被划分为观察空间和行动空间。因此，纯粹由强化学习驱动的智能代理容易出现简单动作导致的碎片化、单一优化导致的单调性和“懒惰”策略导致的崩溃。
“N”在自然语言处理中的意义——自然
好消息是，由ChatGPT等代表的大型语言模型（LLM）技术，为这类智能NPC带来了可能性。当AI驱动的NPC智能代理的决策过程不再需要人为划分观察空间、行动空间和奖励设计，而是利用大型语言模型来拟合人类语言语料库时，它自然而然地生成了自然语言能力。这种“自然”的能力可能是赋予智能NPC灵魂的方法。
该演示向我们展示了一个例子，即将GPT模型加载到游戏“Mount and Blade II: Bannerlord”中。在游戏中，玩家扮演一位中世纪骑士（左），在路上遇到一个NPC村民（右），自称是一名铁匠。村民的自我介绍内容丰富，所用语言适合角色的身份。例如，一个平民会称贵族为“m'lord”而不是“my lord”。
玩家开始询问：“既然你是铁匠，你能为我锻造一把剑吗？”
铁匠NPC表示没问题，并介绍了不同材料的成本，同时询问玩家的预算和要求。更令人兴奋的是，玩家没有给出常规的回答，而是提出了一个相当开放式的问题：“你有没有为这片土地上的其他贵族锻造过剑？”
这种细节是游戏开发者可能难以预料的。铁匠NPC用理由和证据回应这个问题，并继续询问玩家对剑的具体偏好。
这样的“开放式问题”及其相应的回答不在行为树的范围内，也难以通过RL直接实现。即使是基于原始想法的智能NPC设计也无法实现这一点。即使是最近流行的“AI剧本写作工具”也只帮助编剧从AI生成的对话和场景中做出选择，并不能真正赋予NPC自主行动和交流的能力。这个演示向我们展示了更多的可能性。
“斯坦福小镇”实验
同时，我们也想象“玩家不在时NPC在做什么”，但我们知道这是艺术想象而非现实。然而，上一节中集成了chatGPT的演示似乎使这种想象变得不那么遥远。至少模拟出似乎有思考能力并能自主行动的智能NPC是可行的。在虚拟世界中，虚拟角色拥有思考、记忆、生活、工作和社交能力，就像真实人类一样，会是什么样子？
不久前，斯坦福大学和谷歌研究院的研究人员发表了一篇相关论文，迅速引起关注。研究
人员成功地在沙盒式游戏场景中构建了一个小镇，拥有25个生成代理。这项建设的目的是测试代理在人类社会中的互动行为。通过我们讨论中的口口相传，它逐渐被称为“斯坦福镇”。在附带的演示中，代理能够通过基于ChatGPT 3.5的大型语言模型生成可信的行为，模拟镇上的人类生活方式，自主进行基本的日常活动和社交，甚至一起参加情人节派对。
研究人员将生成代理定义如下：它们可以对自己、其他代理和所处环境做出多样的推断；它们可以制定反映自己特点和经验的日常计划，执行这些计划，在适当的情况下对它们做出响应和重新组织；并且当终端用户（在论文中，研究人员和测试者）改变环境或用自然语言发布命令时，它们可以做出响应。**为了便于理解并更好地与游戏背景相协调，我们暂时将这些代理称为NPC。
论文中提到的小镇包括几栋功能齐全的房屋和一些社交场所，包括咖啡馆、酒吧、学校、宿舍和房屋。每座建筑都有相应的互动物品，如炉灶、游泳池、衣柜、书桌等。
研究人员给每个NPC一个基本性格，他们的日常行为围绕这个性格展开。例如，Abigail Chen是一位艺术家，正在进行一个旨在激发低收入人群创造力的动画项目。因此，除了花费大量时间进行动画制作外，她还与另一个擅长写作的NPC讨论合作，并与其他NPC交流如何更有效地推广她的想法。除了基本性格外，这些对话和关系的构建是由NPC自主生成的。
终端用户也可以使用自然语言直接控制小镇中角色的场景和行为。例如，研究人员可以设置两个相爱的NPC，并要求另一个NPC举办派对。研究人员还可以破坏一栋房屋中的物品，观察NPC的反应。
每个NPC都有自己一天活动的计划
在论文中，研究人员从两个方面观察并记录了这些NPC的行为，并评估了这些行为的合理性。
评估他们在单独行动时是否能生成可信的行为，例如模拟人类早上起床、做早餐、洗漱、吃饭，然后换衣服出门的过程。
评估他们在一定时间内（研究人员在小镇上使用了两天时间）是否能与其他NPC和周围环境合理互动，甚至彼此协作建立新的关系。例如，当浴室被占用时，NPC会在附近等待，当水龙头漏水时，NPC会尝试修理。在交谈中，NPC应该根据其设定的基本性格回应，并记住之前交谈和互动中获得的信息，举止一致。
确保行为连贯性尤其具有挑战性，因为NPC没有真正的“记忆”，可能会忘记超出其基本性格之外的环境变化。因此，研究人员构建了一个“记忆-计划-反思”框架模型。
从记忆流中准确搜索和检索数据是一个技术上的挑战任务。
在这个模型中，“记忆”指的是NPC在感知到环境特征后记录在记忆流中的内容。面对新情况时，NPC从记忆流中检索数据，基于检索结果进行推理，然后决定如何提供反馈。
模型中的“计划”指的是NPC将他们的粗略日常计划（如起床、上课、完成作业、睡觉）存储在记忆流中，并将计划细化为各种行为，以根据实时情况调整计划。
“反思”是一种更高级别的记忆，它促使NPC通过推断已知数据形成更高级的思考。用于反思的数据不仅可以来自NPC自身的观察，还可以来自其他NPC的观察。
具体来说，首先，研究人员需要让NPC确定反思的内容。例如，在Demo中，研究人员使用大型语言模型查询记忆流中最近的100条记录，包括“克劳斯·穆勒正在阅读一本关于城市化的书”、“克劳斯·穆勒正在与图书管理员讨论他的研究项目”和“图书馆的桌子目前是空的”。
接下来，NPC需要思考基于这些信息他们可以提出哪些高级问题，如“克劳斯·穆勒对哪些主题充满热情？”“克劳斯·穆勒和玛丽亚·洛佩兹之间的关系是什么？”最终，NPC可能在反思后得出结论，认为克劳斯·穆勒致力于他对城市化的研究。这相当于NPC对克劳斯·穆勒获得了新的理解，他们可能会根据这种理解在未来的互动中对克劳斯·穆勒做出反应。
原始论文：[2304.03442] Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior (arxiv.org)
实验演示：https://reverie.herokuapp.com/arXiv_Demo/
这篇论文发表后引起了极大的关注，这可能间接表明人们对这个生动呈现的虚拟游乐场的钦佩和惊奇。此外，论文使用了ChatGPT 3.5语言模型，随着版本更新，未来仍有很大的改进空间。至少在游戏行业，总是存在着对与虚拟角色进行更生动、丰富互动的强烈需求，甚至是一种浪漫化和情感真实的渴望 - 这篇论文中的实验可能是一个良好的开始。
Voyager由Minedojo团队的Jim Fan制作。其核心是由几个提示组成的提示流。这与斯坦福小镇文章中的记忆流程图类似。原文主要介绍以下内容：
自动化课程设计
在像MC这样的开放环境中，代理会遇到各种目标。自动化课程设计可以利用好奇心驱动的探索机制，为探索开放世界提供稳定的学习过程。自动化课程设计使用适当的提示来驱动代理使用GPT-4中包含的大量有用的互联网信息来形成解决方案。
技能库
自动化课程设计将不断呈现复杂的任务，本文提出了一个技能库作为学习和进化的基础。具体原理是在每次执行任务成功后，将涉及的代码存储在技能库中，并使用GPT-4对其进行标记。当将来需要重用相关技能时，可以对技能库进行索引，检索相关标签和相关技能。
迭代式提示机制
在每一轮代码生成中，迭代式提示机制可以获取环境反馈和代码执行错误作为提示的一部分。之后，GPT-4生成新代码以完成任务。这个过程持续进行，直到批评模块（用于评估任务是否已完成，并使用设计的提示来评估GPT-4）判断任务已完成或达到最大迭代限制。然后，结果反馈给课程模块，继续生成下一个任务。
通过研究和分析，我总结了文章的以下过程和创新：
询问-回答-总结-分解
这种询问-回答架构与GPT模型的交互习惯高度兼容，在有足够指导和时间的情况下，它可以更好地释放模型的潜力。与直接询问“你的下一个任务是什么”相比，这种架构的有效性无疑得到了提升。
自我编码
通过使用给定动作的模板输出代码、迭代式提示机制和批评评估机制，实现了GPT4自动编写代码的高成功率。这几乎令人难以置信——GPT4可以自己编写新代码，且生成的代码质量相当不错。此外，如果生成的代码中有错误，GPT4可以自我检查和改进，而不是报告错误并中断过程。这是否意味着基于硅的生命形态的细胞分化和分裂现在已经成为可能？
技能列表可以重用技能。
这在大多数提示工程工作中都有提及，类似于其他工作中的“记忆机制”。毕竟，如果我们想模仿人类智能，首先必须保留记忆才有进化的可能性。然而，这项工作中使用的技能机制直接在代码可重用性的更高层次上组织技能，比记忆更有效。
FOCG与Web2游戏之间的区别可以比作普通纸牌游戏与德州扑克之间的区别。德州扑克本质上是一个赌博游戏，扑克只是借用的工具。游戏中的反馈循环围绕着赌注、反馈和随后的赌注旋转，对应于大脑中的杏仁核。情感在游戏中扮演着极其重要的角色。
另一方面，普通纸牌游戏关注的是从游戏本身所获得的乐趣，通常是为了娱乐而玩。这类游戏中的反馈循环涉及非赌注动作、反馈和随后的非赌注动作。大脑活动主要发生在大脑皮层。由于没有真正的资产在危险中，并且未能在玩家中引发深层情感，它从根本上是一种智力测试或来自感官刺激的快感，比如音视效果。
链上游戏与传统游戏之间的区别与上述两者之间的区别非常相似，两者都有根本的区别（如金融属性、神经回路等）。因此，这导致两者在产品特性方面存在显著的固有差异。
完全链上游戏的本质在于争夺“非常非常真实的虚拟资产”的所有权。它可以类比于与传统Web2游戏相比的战争游戏和战斗游戏的区别。前者代表涉及资源和资产的真正冲突，作为成年人之间的一种互动。后者是一款快节奏的智力技能和操作游戏，没有年龄限制。
因此，通证经济学在游戏中起着至关重要的作用。想象一下，如果没有用真钱玩德州扑克会有多无聊。这是因为它的核心是一个“赌博”游戏，没有赌博，它自然会失去其本质。同样，在Web3游戏中，如果没有与游戏本身深度融合的金融风格的赌博系统，它将变得无趣。
玩耍以行动！
PTADAO的愿景是通过创造赋予人类在世界中找到自己位置的能力，并实现自我解放。
它是一个协作和创意中心，将AI和Web3领域的人才汇聚在一起，快速将创新产品推向市场，塑造技术的未来。
PTADAO致力于通过创造赋予人类在世界中找到自己位置的能力，并实现自我解放。
它是一个协作和创意中心，将AI和Web3领域的人才汇聚在一起，快速将创新产品推向市场，塑造技术的未来。
关于我们的更多信息：notion
“Play to action”！PTADAO，以Fair Launch为其初衷，正在招募核心OG贡献者！
DAO
管理者(*)，对当前主流DAO治理有足够研究，并对治理范式发展有足够兴趣和热情。他们负责日常整体架构和管理，协调各个公会，任务分配和分配，制定系统，日常工作审查等。管理者将作为DAO中的核心“节点”。 DAO运营经理、首席策划、经理，DAO内容贡献者，文本能力工作者，日常主持DAO云讨论、推特空间等，与海外VC渠道相关的FA，英文文案能力/翻译者。
产品
深谙暗森林的高级玩家或技术人员或OG级参与者/熟悉以下技术系统或协议：条约、ZK系列、ETH-L2... WEB3方向的产品经理，游戏策划师、游戏程序员、像素艺术创作艺术家、像素艺术游戏视觉。
编程
客户端（前端、逻辑）、服务器端（golang、python、websocket）、全栈程序； ZK和各种ALTLAYER合约人才（如starknet生态系统下的cario语言相关开发，OP生态系统中MUD引擎下的游戏开发）； 算法人才（如ZK-STARK加密算法）； 熟悉LLM大型语言模型的AI-NLP研发人才。
Web3人才
对人类社会意识形态有深刻理解的理论/实践研究者，相应的社会学专业人才，ZK技术，全链游戏技术爱好者，以及有相关研究的人才。如产品经理+原生Web3+游戏+新项目研究的混合型人才，每日沉浸于新项目中，拥有高密度时间。