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AI Arena:Paradigm領投的NFT AI競技場

BlockBeats 律動財經
律動財經圖片
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過去的兩個月裡,NFT 市場中表現最亮眼的兩個概念,非「Paradigm 領投」與「F2O 遊戲」莫屬。如果某個新項目被打上了這兩個標籤,普遍的反應是,「一定又是個能整活會拉盤的項目,得肝白!」

AI Arena 湊齊了 1.5 個標籤——「Paradigm 領投」與「遊戲」。可令人詫異的是,它卻不像前面提到的項目們那般,有著一股轟轟烈烈如流星般閃耀的爆發力,反而透出在滴水石穿的堅韌中透出一股溫潤的禪意。去年的 7 月 22 日,他們在 Medium 上發表了第一篇文章,宣告了開始。接着,NFT 市場的牛來了,他們在 Build;NFT 市場的牛走了,他們也在 Build;NFT 市場的熊來了,他們還在 Build。就這樣,一年多過去,走到了今天。

正如這個項目的名稱,AI Arena,這是一個 AI 們進行戰鬥的競技場。往 NFT 中裝進藝術與實用權益後的價值釋放已經被我們所見證,那麼,裝進一個 AI 模型時,我們又能期待產生什麼樣的化學反應呢?

項目概況

玩法簡介

AI Arena 對自己的形容是「一場全球性的元競賽」,這場「元競賽」由「研究競賽」與「遊戲競賽」兩個截然不同而又相輔相成的部分組成。

在「研究競賽」中進行比拼的是「研究者」。作為一個「研究者」,你將在 AI Arena 創建的 Python 環境中用代碼調教出自己的最強 AI 模型,傳至鏈上與來自其他「研究者」的 AI 模型進行 PK。這是一個比較硬核的比拼,對於大部分沒有開發基礎的玩家來說,他們將在「遊戲競賽」中一決高下。

在「遊戲競賽」中進行比拼的是「訓練師」。每個 NFT 遊戲角色都包含了一個 AI 模型,它能模仿你的動作來學習如何戰鬥,並驅動你的 NFT 遊戲角色進行戰鬥。因此,作為一個「訓練師」,你將用遊戲操作對 NFT 遊戲角色進行訓練,並將其送入「排位戰」與來自全球「訓練師」就訓練效果進行比拼。

NFT 遊戲角色間將進行「任天堂明星大亂斗」那樣的平台格鬥遊戲,誰先把對方打飛到地圖之外,誰獲得勝利。與「任天堂明星大亂斗」最大的不同之處在於,戰鬥過程中,玩家無法控制自己的 NFT 遊戲角色,一切行為都由 AI 驅動。

遊戲預告片截圖

「研究競賽」與「遊戲競賽」相互作用,讓 AI Arena 成為一個沒有止境的極限挑戰。AI Arena 將其與 F1 進行類比來闡述:

「在F1中,車隊由工程師與賽車手組成。工程師間的比拼是造出最好的賽車,賽車手間的比拼是在賽道上用自己的操作最大化賽車的性能。最好的賽車遇到一名糟糕的賽車手,可能表現平平。但是,一般的賽車遇到一名頂尖的賽車手,可能展現出非凡的競爭力。AI Arena 中的研究者正如F1的工程師,而訓練師正如賽車手。」

團隊背景

AI Arena 的母公司 ArenaX Labs 於 2021 年 10 月 27 日宣布完成了 500 萬美元的種子輪融資,由 Paradigm 領投,Framework Ventures 參投。

三位 Co-Founder 分別是 Brandon Da Silva、Wei Xie 與 Dylan Pereira。Brandon Da Silva 是 CEO,創立 AI Arena 前,他在投資和管理着加拿大最大的養老基金之一的 OPTrust 工作了 5 年,將機器學習融入投資分析是他職業生涯的主旋律。Brandon 在個人主頁與 Github 上的自我介紹里都強調了對技術的熱愛,他的 Twitter 間接證明了這一點——今年 9 月以前,Brandon 不怎麼發推文。在此之後,他開始堅持更新他的「技術小課堂」...

Brandon 老師的第 7 堂 ThreeJS 周課

Wei Xie 是 COO,與Brandon一樣是 OPTrust 出身,但資歷更老,曾負責 OPTrust 的加密/數字資產投資策略。

Dylan Pereira 是藝術總監,曾在 Titmouse 從事設計工作。Titmouse 是一家美國的獨立動畫製作公司,受到過艾米獎的肯定並與 NETFLIX 有深度合作。

「遊戲競賽」

「遊戲角色」

每個 NFT 遊戲角色都由「皮膚」、「框架」與「核心」三部分組成,也可以說,AI Arena NFT 遊戲角色的特徵被分為了三大類。

「皮膚」一共包含了 8 種特徵,每個特徵有 4 個稀有度等級,隻影響 NFT 遊戲角色的外觀。

NFT 遊戲角色外觀示例

「框架」是 NFT 遊戲角色的軀幹部分,決定每個 NFT 遊戲角色獨特的「戰鬥屬性」,就像人的身體條件,是與生俱來且無法更改的天賦。在遊戲設定中,「框架」是一種「鈦」與「黑鋯」組成的金屬合金製造的,二者的成分占比影響着「戰鬥屬性」。

「戰鬥屬性」包括「體重」、「力量」、「防禦」、「速度」、「攻擊範圍」以及「耐力」。

「體重」:所有其他的「戰鬥屬性」都基於「體重」。「鈦」的成分越大,「體重」越輕。「黑鋯」的成分越大,「體重」越重。

「力量」:決定 NFT 遊戲角色的傷害輸出能力。「力量」越大,傷害輸出能力越強。

「防禦」:決定 NFT 遊戲角色的防禦減傷能力與抗擊退能力。「防禦」越好,防禦減傷能力與抗擊退能力越強。

「速度」:決定 NFT 遊戲角色的行動速度。「速度」越快,行動速度越高。

「攻擊範圍」:決定 NFT 遊戲角色的射程。「攻擊範圍」越大,射程越遠。

「耐力」:NFT 遊戲角色進行某些特定的攻擊時需要消耗「耐力」。

「戰鬥屬性」外,每個 NFT 遊戲角色還有獨特的「元素之力」。「元素之力」分為「電」、「水」、「火」三類,通過賦予不同的元素技能招式,在 NFT 遊戲角色間形成「電克水」、「水克火」、「火克電」的相對克制關係。

「核心」是一種被稱為「神經網路」的機器學習模型。它由「架構」與「參數」組成,是 NFT 遊戲角色的大腦,指揮 NFT 遊戲角色的戰鬥。不同的機器學習模型可能有相同的「架構」,但「參數」是不同的。

「架構」:一個儲存在 IPFS 上的前饋神經網路,決定了將「狀態」轉變為「動作」的方法。

「參數」:儲存在 IPFS 上的模型相關參數。讓 NFT 遊戲角色變得更強正如優化機器學習模型的「調參」,當玩家得到自己滿意的「參數」就可以保存,IPFS 上的相關數據也將更新。

「訓練」

「調參」也被稱為「訓練」。玩家通過玩遊戲為自己的 NFT 遊戲角色輸入數據集,由於 AI 只能基於玩家輸入的數據集進行訓練,玩家需要學習如何讓數據集的有效性更高。

玩家能夠決定自己的 NFT 遊戲角色該「記住」什麼——將哪些新數據納入模型,或是「忘記」什麼——將哪些舊數據移出模型。如果 NFT 遊戲角色練錯了路子走火入魔,那就是為它選擇「忘記」的時候。同時,也可以指定 NFT 遊戲角色專注於某一方面的能力的學習,比如走位或是出手時機等。

為了更直觀的讓玩家們檢視訓練成果,AI Arena 還將提供一個「AI 檢查器」,用視圖的形式向玩家展示 AI 在某種狀態下會採取什麼樣的行動。

「競技場」

當玩家覺得已經將 NFT 遊戲角色調教到位,就可以將自己的戰士送進「競技場」。在進入「競技場」前,玩家可以在「模擬模式」下讓自己的 NFT 遊戲角色與強弱不等的、經過預先訓練的 AI 進行對抗,通過實戰對自己的訓練效果進行摸底。

「競技場」的主要遊戲模式是「排位戰」,系統將隨機配對水平相近的 NFT 遊戲角色捉對廝殺。每輪「排位戰」為期一周,結束後都將分發$NRN 獎勵,想要賺取儘可能多的$NRN,就必須獲得儘可能高的「分數」,玩家將根據自己的最終「分數」在本輪「總分數」中的占比從獎池中分走對應比例的$NRN。

只有主動發起匹配並取勝才能得到「分數」有兩個條件。第一,必須發起匹配,向別的 NFT 遊戲角色進行挑戰並獲得勝利。第二,為這個參與「排位戰」的 NFT 遊戲角色質押$NRN。質押的$NRN 越多且 NFT 遊戲角色的排位越高,獲得的「分數」會越高,但同時也存在一定的「風險」。

輸掉主動發起匹配的「排位戰」會導致「分數」降低(被動接受匹配的失利不會導致「分數」降低,但會使排位下降)。如果某玩家「分數」輸到 0 了還在輸,此時就要用質押的$NRN進行折抵。接下來,他可以繼續發起主動匹配,通過勝利取回折抵的$NRN,或是就此停止本輪遊戲,避免更多的$NRN被折抵。

「研究競賽」

「研究競賽」總體來說與「遊戲競賽」差不多,但這裡與 NFT 無關,是「研究者」間的「代碼戰爭」。為了獲得$NRN獎勵,「研究者」同樣必須為自己提交的模型質押$NRN。

在未來,「研究者」可以將特定類型的模型賣給「遊戲競賽」中的「訓練師」。

經濟調控

NFT

AI Arena 官方認為鏈游中的 NFT 通膨率需要嚴格控制,他們的控制措施包括:

1. 保留 NFT 發行的完全調控權力。

2. 較少的創世 NFT 發行量,不超過 750 個。

3.「合併池」。「合併池」既是控制 NFT 通膨率的手段,也是消耗$NRN的主要途徑。進入某輪「排位戰」前,玩家可以選擇將該輪所獲$NRN 的一部分放入「合併池」中,所有被玩家放入「合併池」中的$NRN都將被銷毀。放入的$NRN越多,從「合併池」贏得 NFT 的機率就越大。「合併池」出產的NFT由該輪參戰的NFT們不斷互相融合而煉化,並用算法保證其質量高於市面流通的NFT,以此促進玩家復投。

$NRN

$NRN 的消耗途徑除了與「排位戰押注」與「合併池」,還有「遊戲內道具消費」。在「排位戰」中發起主動匹配需要消耗「電力」,每個 NFT 遊戲角色有 10 格「電力」,每 24 小時重置。如果想要在一天內發起更多的主動匹配,就需要購買「電池」來補滿「電力」,玩家每日最多可以購買 10 個「電池」。

「電池」的銷售收入將全部收歸國庫,國庫的資金將用於競賽獎勵、激勵、捐贈、漏洞懸賞、收購以及$NRN 庫藏股銷毀等。

在未來,AI Arena計劃推出更多可供消費的「遊戲內道具」。

結語

「Long-Term Vision(長期願景)」這個詞在 NFT 圈子裡已經在一定程度上成為了梗。很多項目都會說「我要做一個改變世界的遊戲」、「我要做一個潮流時尚的品牌」... 但 AI Arena 的「Long-Term Vision(長期願景)」在我看來是真誠的。

Brandon 曾在自己的 Twitter 上解釋為什麼決定做 AI Arena——降低 AI 行業的門檻,讓所有 AI 愛好者不再受學歷的制約,擁有展現能力的平台;用 NFT 承載 AI 模型,實現一個技術人員完全擁有自己勞動所得的夢想;以更有趣的方式吸引大家接觸 AI,在遊玩的過程中激發對 AI 的學習熱情。這三個目標,組成了 AI Arena 的價值飛輪。

「玩」「學」「成長」

為了滿足遊戲類產品高頻交互的需求,他們做出了在 Arbitrum One 上啟動遊戲的決定,並在未來覆蓋多個 L2 鏈。如果是在能見度與用戶量都大得多的主網,他們可以更容易得到Hype,但產品第一。

他們也可以在產品沒有打磨好以前就先發售NFT,但他們重視完整的用戶體驗。

在他們的Discord里,我發現許多不少曾經在過去的測試中活躍的社區成員,不知何時已經悄悄地退出了 Discord。但留下來的,都成為了AI Arena的堅定支持者,與項目方建立起了深厚的互信。一個好產品需要足夠的時間來打磨,而這段時間裡,他們用及時透明的溝通、認真做事的態度以及不斷交付看得見摸得着的更新留住了一批忠粉,建立起了良好的社區環境。為了回饋這些一路不離不棄的支持者,他們在不久前宣布,創世NFT將是Free Mint。

在 12 月,AI Arena計劃啟動 v0.2 版本的測試,並計劃在明年的第第一季開啟創世 NFT 的 Mint。雖然他們還有許多產品細節不太明確,雖然離他們構想的產品完全體的實現似乎還有不少的工作量,但我對AI Arena依然無比期待——我們需要這樣的創意和態度。

原文連結

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