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Les projets d'IA vont forcément se heurter à un problème très concret : avec de plus en plus de modèles, à qui donner les ressources en premier ?

Pour qu'un modèle soit entraîné, déployé et intégré dans une application, il consomme des données, de la puissance de calcul, et un budget d'inférence, tout en impliquant potentiellement des responsabilités en matière de risques. Dans les entreprises traditionnelles, cela se transforme souvent en une décision prise en salle de réunion, où ceux qui ont plus de poids peuvent faire avancer leur projet plus facilement.
@OpenLedger Dans le livre blanc, la proposition de modèle et la gouvernance des modèles m'ont particulièrement interpellé.

Les développeurs doivent d'abord soumettre une proposition de modèle, détaillant son utilisation, son contexte et son architecture ; les participants à la gouvernance votent via gOPEN pour décider quels modèles passent à l'étape suivante. Ce processus transforme "le modèle doit-il être créé" en une série d'actions enregistrables, avec un coût et une gouvernance.
C'est crucial pour l'IA.

À l'avenir, ce qui sera réellement rare ne sera peut-être pas seulement la capacité des modèles, mais aussi des Datanets de haute qualité, des ressources d'entraînement et des demandes réelles d'utilisation. Quand les ressources sont limitées, ceux qui peuvent définir "un modèle de valeur" deviendront partie intégrante de l'infrastructure.

C'est pourquoi je regarde $OPEN , je ne vais pas seulement me concentrer sur son concept d'IA. Je suis plus intéressé par sa capacité à former un véritable cycle d'utilisation dans les propositions de modèles, la gouvernance, le staking, le paiement d'inférence et les récompenses de contribution.

@OpenLedger $OPEN #OpenLedger

J'ai toujours pensé que l'entraînement des modèles AI était quelque chose de très éloigné des gens ordinaires.

Il faut comprendre le traitement des données, les paramètres, le déploiement, et avoir un environnement d'ingénierie. Beaucoup de personnes avec de l'expérience dans l'industrie savent clairement où se situent les problèmes, mais il est difficile de s'impliquer réellement dans la construction des modèles.

C'est pourquoi, en regardant le ModelFactory de @OpenLedger , je suis davantage intéressé par la réduction des barrières à l'entrée.

D'après les documents officiels, ModelFactory est une plateforme de fine-tuning de modèles uniquement GUI, où les utilisateurs peuvent choisir des modèles, ajuster les configurations, observer le processus d'entraînement, puis utiliser les résultats pour des tests ou une intégration API.

Si cette direction prend de l'élan, les participants professionnels au modèle ne seront pas seulement des ingénieurs. Ceux qui comprennent la finance, la santé, le droit ou la gestion des risques pourraient également apporter leurs données et scénarios spécialisés dans l'entraînement des modèles.

L'utilisation de $OPEN dans l'enregistrement, l'entraînement, le déploiement et l'appel d'inférence des modèles sera donc plus facile à comprendre.

@OpenLedger $OPEN #OpenLedger

Je regarde maintenant l'OctoClaw et le Trading Agent du @OpenLedger , et ce qui m'inquiète le plus, ce n'est pas s'ils peuvent faciliter les choses, mais comment ils vont conserver un historique des opérations.
Si l'IA ne fait que donner des conseils, elle peut se tromper et se corriger. Mais si elle commence à entrer dans le domaine des actifs en chaîne, la situation devient rapidement complexe.
Qui a donné l'autorisation, quel modèle a été appelé, quelles données ont été utilisées, quelle étape a été exécutée, et comment revoir le résultat final, tout cela doit être enregistré.
Surtout pour les opérations en chaîne, beaucoup d'actions, une fois exécutées, sont difficiles à annuler. Une autorisation, un transfert inter-chaînes, une interaction de contrat, tout cela laissera une trace réelle de changement d'actifs. À ce moment-là, l'IA ne peut pas simplement fournir un résultat qui semble intelligent, elle doit aussi permettre de comprendre comment ce résultat a été obtenu.
C'est aussi là que la traçabilité, l'auditabilité et l'attribution d'OpenLedger sont cruciales.
Dans les documents officiels, OpenLedger ne parle pas seulement des modèles d'IA, mais aussi des Datanets, de la Proof of Attribution, de l'entraînement des modèles, des appels d'inférence et de l'intégration du framework Agent. Ce que je comprends, c'est qu'il ne s'agit pas de fonctionnalités isolées, mais de la manière dont les données, les modèles, les appels et les contributions sont enregistrés une fois que l'IA entre dans des applications réelles.
Si l'Agent doit vraiment entrer dans un flux de travail en chaîne, il ne suffit pas d'exécuter, il doit aussi pouvoir expliquer le processus d'exécution. Le rôle de $OPEN dans le gaz, l'inférence, l'enregistrement des modèles et l'accès aux services d'IA deviendra donc plus spécifique.
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger

La question de la rupture des chaînes de jeux ne doit pas se concentrer uniquement sur les utilisateurs de la crypto.
Si un nouveau joueur doit immédiatement apprendre à utiliser un portefeuille, gérer un réseau, les frais de Gas, les NFT, et l'économie des tokens, alors il n'est pas encore face à un joueur ordinaire. La véritable barrière n'est pas dans le jeu lui-même, mais avant d'y entrer.
C'est pourquoi je pense que @Pixels et Stacked ont quelque chose de vraiment intéressant : ils ne se limitent pas à la question de « comment distribuer des récompenses en tokens ».
La direction donnée par les officiels à Stacked ressemble davantage à une approche de LiveOps récompensé : les développeurs de jeux n'ont pas besoin de dépenser immédiatement de l'argent pour acheter de la visibilité sur des plateformes publicitaires, mais plutôt d'allouer une partie de leur budget pour récompenser les comportements concrets des vrais joueurs. Les joueurs entrent d'abord dans le jeu, accomplissent des missions, forment des rétentions, et génèrent des interactions efficaces, puis les récompenses suivent les comportements.
C'est très différent des jeux blockchain traditionnels.
Dans le passé, de nombreux projets présentaient d'abord le concept de Web3, laissant les joueurs franchir eux-mêmes les barrières des portefeuilles, des actifs, et des tokens. L'approche de @Pixels est plus douce : elle permet d'abord aux gens d'entrer dans une ferme pixelisée, de cultiver, de collecter, de s'occuper d'animaux de compagnie, et de réaliser des missions, afin qu'ils comprennent d'abord comment jouer à ce jeu. Une fois que les joueurs restent vraiment, ils rencontrent progressivement l'utilité du $PIXEL , par exemple pour gagner du temps, recharger de l'énergie, ouvrir des recettes, ou débloquer des animaux de compagnie et des skins.
Cet ordre est crucial.
Parce que si les joueurs restent d'abord, alors les actifs et les tokens ont un sens par la suite. Si Stacked parvient à relier les récompenses, les missions, la rétention et les comportements réels des joueurs, alors @Pixels n'aura pas seulement pour objectif de « faire réaliser quelques missions supplémentaires aux utilisateurs de la crypto », mais d'attirer davantage de joueurs ordinaires avec des barrières d'entrée plus faibles dans les jeux Web3.
D'abord, jouer, puis rencontrer le $PIXEL .
D'abord, des comportements réels, puis distribuer des récompenses.
C'est pourquoi je pense que @Pixels est plus proche de cette rupture.
@Pixels $PIXEL #pixel

Au départ, beaucoup de gens parlaient de $PIXEL , en se concentrant sur les hausses et baisses, les tâches et les récompenses. Mais maintenant, vous allez voir que les discussions commencent à plonger dans le jeu. Certains regardent les prix des matériaux, d'autres décomposent les chemins de synthèse, certains comparent les rendements des terrains, d'autres calculent comment répartir l'énergie, et il y en a même qui surveillent les saisons de l'Union, la contribution des guildes et les ordres sur le marché.
C'est en fait un bon signe.

Parce qu'un jeu qui ne se limite qu'à "combien je peux récupérer aujourd'hui" fatiguerait rapidement les joueurs. Quand les récompenses sont élevées, tout le monde est là, mais quand elles baissent un peu, les gens se dispersent. Mais une fois que les joueurs commencent à explorer les détails du gameplay, les choses changent. Vous pensez à quels matériaux garder, quels objets vendre, quelle ressource pourrait être plus rare plus tard, quand il est approprié de faire des recettes, et quand il est judicieux d'aller chiner sur le marché.
À ce moment-là, le jeu n'est plus juste une page de récompense.

Ce qui me semble intéressant avec @Pixels , c'est ici. Son graphisme pixelisé est léger, mais une fois que les ressources, les animaux de compagnie, les terrains, le marché et les guildes sont rassemblés, il y a en réalité pas mal de choix. Vous pouvez jouer à votre guise, mais pour jouer de manière plus fluide, vous devez progressivement comprendre comment tout cela se connecte.

Pour $PIXEL , cet environnement est plus important. Parce que si le token n'est vu que comme une récompense, il peut facilement être considéré comme un revenu unique ; mais s'il apparaît dans les mises à niveau, les recettes, les animaux de compagnie, les échanges et la gestion à long terme, les joueurs rencontreront ce token à chaque choix qu'ils font.
Je préfère maintenant considérer @Pixels comme une petite économie à étudier. Elle n'est pas forcément mature partout, mais au moins elle a déjà incité les joueurs à discuter de "comment mieux jouer", plutôt que de simplement parler de "combien je peux récupérer aujourd'hui".

@Pixels $PIXEL #pixel

Je regarde actuellement les tokens de jeux blockchain et je me pose une question :
Ce token a-t-il ce genre de scénario où "dépenser ne fait pas mal au cœur" ?
Si un token a toutes ses utilisations centrées sur le retour sur investissement, l'accélération de la production et l'augmentation des gains, chaque fois que le joueur dépense, cela ressemble à une décision d'investissement. Avant de dépenser, il faut calculer le ROI, et si ça ne passe pas, pas de dépense. Ainsi, le jeu peut facilement devenir un tableau financier.
Dans le document de $PIXEL avec l'ID @Pixels , il y a un détail intéressant à voir. Son utilisation ne se limite pas à des accélérations de temps de construction, des boosts d'énergie, ou le déblocage de nouvelles recettes de fabrication, mais inclut aussi des skins, des améliorations cosmétiques et des animaux de compagnie pour les joueurs.
Ces éléments ne vont pas nécessairement augmenter les gains directement, mais ils ressemblent beaucoup à ce qui fait que les joueurs dépensent dans les jeux traditionnels : l'apparence des personnages, l'affection pour les animaux de compagnie, et la reconnaissance de leur espace personnel.
La valeur de ce type de consommation ne se mesure pas à "combien de temps pour récupérer l'investissement", mais à "ai-je envie de posséder cela".
Pour $PIXEL , c'est crucial. Car ce n'est que lorsque certaines dépenses ne tournent plus uniquement autour du retour sur investissement que le token a la chance de passer d'un outil de rendement à court terme à une véritable expérience de jeu pour les joueurs.
Si @Pixels ne s'appuie que sur les rendements pour attirer les gens, les utilisateurs compareront toujours avec le prochain projet à haut APY. Mais si les joueurs sont prêts à dépenser $PIXEL pour des animaux de compagnie, des apparences, ou des expériences, ce projet ressemble alors beaucoup plus à un jeu.
@Pixels $PIXEL #pixel

Maintenant, beaucoup de gens parlent de @Pixels , mais d'abord, ils demandent si les gains sont élevés, si les tâches en valent la peine et si les récompenses peuvent être obtenues.
Mais ces deux derniers jours, je commence à réaliser que la véritable différence dans ce jeu pourrait résider dans l'écart d'information.
En entrant dans le jeu, certains joueurs se contentent de suivre le tableau des tâches, complétant uniquement ce qui manque aujourd'hui, et considérant que c'est fini quand les récompenses arrivent. D'autres, cependant, vont anticiper les chemins de ressources, le rythme des événements, les prix du marché et les besoins en recettes à venir. Les premiers se contentent d'accomplir un processus, tandis que les seconds exercent un jugement stratégique.
Ces deux types de joueurs finiront par se retrouver à des positions complètement différentes.
Car le système de @Pixels n'est pas simplement une série de clics. Les ressources ont un degré de rareté, les terrains ont des traits, les recettes et les plans modifient l'utilisation des matériaux, et les prix du marché varient selon la demande des joueurs. Lorsque tu sais quels éléments pourraient devenir utiles par la suite, tu ne les vends pas à la légère ; et tu sais quels ressources ne sont qu'un engouement à court terme, donc tu ne les achètes pas à des prix élevés.
C'est en fait très similaire au marché réel.
Pour le même objet, certains ne voient que combien ils peuvent le vendre aujourd'hui, tandis que d'autres se demandent s'il pourrait devenir un matériau clé par la suite. L'écart ne vient pas nécessairement de la rapidité d'exécution, mais de ta capacité à comprendre les règles à l'avance.
Donc, maintenant que je regarde $PIXEL , je ne me limite pas à voir s'il peut être réclamé ou s'il peut monter. Je veux surtout savoir s'il sera encore là dans ces choix : accélérer les progrès, débloquer des recettes, participer à des contenus de niveau supérieur, faire des jugements autour des ressources et du marché.
Si ces choix deviennent de plus en plus nombreux, @Pixels ressemblera davantage à une économie de jeu à gérer, et non pas juste à une page de récompenses de tâches.
@Pixels $PIXEL L #pixel

Aujourd'hui, en regardant le classement chinois de PIXEL, les meilleurs contenus des auteurs ne se contentent pas de vanter le projet, mais analysent un mécanisme concret.
Je suis donc retourné examiner le système de ressources de @Pixels . Le point crucial n'est pas de savoir 'peut-on miner', mais 'quelles ressources valent le temps que tu y consacres'.
Dans la documentation officielle, il est écrit que les ressources de Pixels varient de Commun à Légendaire en termes de rareté, et que les traits des terres influencent la production de ressources. Ce design divise les joueurs dès le départ en différents chemins : certains se concentrent sur le cycle des ressources de base, d’autres se dirigent vers des ressources rares, et d'autres encore se concentrent sur des fabrications avancées autour des plans et recettes.
C'est là que réside le véritable intérêt de l'économie du jeu.
Si les ressources manquent de rareté, elles deviennent des stocks ; si les ressources sont liées à des recettes et des plans, elles se transforment en choix.
La signification de $PIXEL devient donc plus concrète, elle se manifestera dans des éléments tels que l'accélération, l'énergie, les objets spéciaux, les recettes et les animaux de compagnie, et ne sera pas discutée uniquement sur la page des transactions.
@Pixels $PIXEL #pixel

CHIP a relancé l'ambiance sur la place ces derniers jours, tout le monde commence à chercher "le prochain vieux projet qui peut encore faire du gain".
Aujourd'hui, en regardant @Pixels , j'ai plutôt envie de ne pas commencer par parler de l'augmentation des prix. Car dans le monde des jeux blockchain, le plus difficile n'est souvent pas la première vague d'engouement, mais plutôt de savoir si les joueurs, une fois qu'ils ont compris le jeu, seront encore prêts à continuer d'y jouer.
Cultiver, accomplir des missions, récolter des ressources, tout ça sert à attirer les gens. Mais si, par la suite, il ne reste que des actions répétitives, les joueurs vont rapidement réduire le jeu à une simple feuille de calcul des bénéfices.
C'est pourquoi, dans le Chapitre 3, les Exploration Realms et les Voyage Contracts sont, selon moi, des points beaucoup plus intéressants. Si les joueurs peuvent ensuite utiliser $PIXEL
pour entrer dans l'île d'exploration, obtenir des plans, des objets rares, et vivre une expérience différente de celle de la ferme quotidienne, alors cela comblera le vide qui est souvent laissé dans la seconde moitié des jeux blockchain.
Cultiver, c'est l'entrée.
Explorer en mer, c'est la prochaine étape pour les vieux briscards.
#pixel