Ich habe die grundlegenden Verteilungsparameter des RewardAllocator-Vertrags im Mainnet der letzten 72 Stunden verglichen und einen anomalen Faktor gefunden, der das traditionelle Goldfarm-Ertragsmodell direkt untergräbt.
In den letzten Tagen habe ich ein paar Testmaschinen im Wohnheim mit einem neuen Ertragsprognosemodell für die Woche laufen lassen. Dabei habe ich festgestellt, dass ich mit demselben Account und in derselben Reputation-Sequenz, nachdem ich die identischen Tier 3 Aufgaben abgeschlossen habe, heute $PIXEL Belohnung erhalten habe, die fast 12% weniger ist als vor zwei Tagen. Zuerst dachte ich, mein Scraping-Skript hätte die Knotendaten falsch erfasst, aber ich habe direkt die Ausgabelogs des Vertrags durchgesehen und festgestellt, dass die Fluktuation der Ertragszahlen systematisch hardcodiert ist.
Das Projektteam hat das in den Update-Logs nicht erwähnt, aber sie haben das „dynamische Emissionsverhältnis (Dynamic Emission Ratio)“ im Backend implementiert.
Einfach mal die Zahlen durchrechnen, und man versteht diesen Killer-Move. Früher konnten Goldfarmen überleben, da die tägliche Ausbeute ein fester statischer Wert war. Solange man die Kosten für Strom und Proxy-IPs genau kalkulierte, konnte man den Rücklaufzeitraum berechnen. Aber jetzt hat sich die zugrunde liegende Logik geändert, das System hat die tägliche Token-Ausbeute-Obergrenze dynamisch an die Token-Verbrennungsmenge der letzten 24 Stunden (zum Beispiel durch VIP-Käufe oder Upgrades) gekoppelt. Wenn gestern keine großen Fische Geld im Spiel verbrannt haben, wird die Belohnung für die Goldfarm-Aufgaben heute algorithmisch proportional gekürzt.
Den Rücklaufzyklus für dieses jederzeit schwankende dynamische System zu nutzen, führt letztendlich dazu, dass die Rechenleistung gnadenlos aufgezehrt wird. Dieses System hat den Break-even-Punkt für die Goldfarm direkt in ein bewegliches Ziel verwandelt; in Zukunft wird es unmöglich sein, durch das Stapeln von Maschinen blind fixe Erträge zu generieren.
@Pixels #pixel $PIXEL
In den letzten Tagen habe ich ein paar Testmaschinen im Wohnheim mit einem neuen Ertragsprognosemodell für die Woche laufen lassen. Dabei habe ich festgestellt, dass ich mit demselben Account und in derselben Reputation-Sequenz, nachdem ich die identischen Tier 3 Aufgaben abgeschlossen habe, heute $PIXEL Belohnung erhalten habe, die fast 12% weniger ist als vor zwei Tagen. Zuerst dachte ich, mein Scraping-Skript hätte die Knotendaten falsch erfasst, aber ich habe direkt die Ausgabelogs des Vertrags durchgesehen und festgestellt, dass die Fluktuation der Ertragszahlen systematisch hardcodiert ist.
Das Projektteam hat das in den Update-Logs nicht erwähnt, aber sie haben das „dynamische Emissionsverhältnis (Dynamic Emission Ratio)“ im Backend implementiert.
Einfach mal die Zahlen durchrechnen, und man versteht diesen Killer-Move. Früher konnten Goldfarmen überleben, da die tägliche Ausbeute ein fester statischer Wert war. Solange man die Kosten für Strom und Proxy-IPs genau kalkulierte, konnte man den Rücklaufzeitraum berechnen. Aber jetzt hat sich die zugrunde liegende Logik geändert, das System hat die tägliche Token-Ausbeute-Obergrenze dynamisch an die Token-Verbrennungsmenge der letzten 24 Stunden (zum Beispiel durch VIP-Käufe oder Upgrades) gekoppelt. Wenn gestern keine großen Fische Geld im Spiel verbrannt haben, wird die Belohnung für die Goldfarm-Aufgaben heute algorithmisch proportional gekürzt.
Den Rücklaufzyklus für dieses jederzeit schwankende dynamische System zu nutzen, führt letztendlich dazu, dass die Rechenleistung gnadenlos aufgezehrt wird. Dieses System hat den Break-even-Punkt für die Goldfarm direkt in ein bewegliches Ziel verwandelt; in Zukunft wird es unmöglich sein, durch das Stapeln von Maschinen blind fixe Erträge zu generieren.
@Pixels #pixel $PIXEL