• نمذجة ميزات متعددة الأبعاد: AI يقوم بتصنيف كل لاعب: مستخدم جديد/لاعب رئيسي/عالي القيمة/محتمل التسرب، اجتماعي/تطوري/تجاري، مما يشكل صورة مستخدم آنية. • مراقبة شاملة للنظام البيئي: مراقبة أسعار $PIXEL ، معدل الرهان، معدل التضخم، ضغط البيع، العرض والطلب على الأصول داخل اللعبة، مما يشكل لوحة معلومات اقتصادية كبرى. ثانياً، الطبقة المتوسطة: محرك اتخاذ القرار الديناميكي AI (العقل الرئيسي) مكدس يستخدم بنية AI مزدوجة الطبقات للقيام بتحسينات آنية: 1. طبقة النموذج الأساسي ◦ توقعات السلوك: توقع احتمالية التسرب، الرغبة في الدفع، والميول للرهان ◦ تقييم القيمة: حساب مساهمة كل سلوك في القيمة طويلة الأجل للنظام البيئي (LTV)
بيكسلات × ستاكيد: تحليل عميق لعمق النظام البيئي: تطور القيمة المستدامة لألعاب Web3 (16 أبريل) ١. الأساس: جمع البيانات في الوقت الحقيقي (رادار سلوك اللاعبين) • ربط جميع النقاط من خلال SDK: الألعاب المتصلة بـ Stacked (مثل بيكسلات، زنزانات بيكسل) تجمع كل سلوك اللاعب من خلال SDK: مدة تسجيل الدخول، إكمال المهام، التداول، الرهن، الاستهلاك، نقل الأصول، مخاطر الفقدان، وغيرها من البيانات على مستوى المللي ثانية. • نمذجة الخصائص متعددة الأبعاد: الذكاء الاصطناعي يعطي كل لاعب علامة: مستخدم جديد/لاعب رئيسي/عالي القيمة/محتمل الفقدان، اجتماعي/تطويري/تجاري، لتشكيل صورة مستخدم في الوقت الحقيقي.