NFT:AI Arena：Paradigm領投的NFT AI競技場

撰文：Cookie，律動BlockBeats

圖片來源：由?無界版圖AI?工具生成

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

AIArena湊齊了1.5個標簽——「Paradigm領投」與「游戲」。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。接著，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，AIArena，這是一個AI們進行戰斗的競技場。往NFT中裝進藝術與實用權益后的價值釋放已經被我們所見證，那么，裝進一個AI模型時，我們又能期待產生什么樣的化學反應呢？

項目概況

玩法簡介

AIArena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「游戲競賽」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AIArena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，對于大部分沒有開發基礎的玩家來說，他們將在「游戲競賽」中一決高下。

AI初創公司Together完成2000萬美元種子輪融資，Lux Capital領投:5月17日消息，生成式AI初創公司Together宣布完成2000萬美元種子輪融資，Lux Capital領投，Long Journey Ventures、Robot Ventures以及PayPal聯合創始人Scott Banister、OpenSea聯合創始人Alex Atallah、Uniswap首席運營官MC Lader等參投。[2023/5/17 15:07:46]

在「游戲競賽」中進行比拼的是「訓練師」。每個NFT游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斗，并驅動你的NFT游戲角色進行戰斗。因此，作為一個「訓練師」，你將用游戲操作對NFT游戲角色進行訓練，并將其送入「排位戰」與來自全球「訓練師」就訓練效果進行比拼。

NFT游戲角色間將進行「任天堂明星大亂斗」那樣的平臺格斗游戲，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」最大的不同之處在于，戰斗過程中，玩家無法控制自己的NFT游戲角色，一切行為都由AI驅動。

游戲預告片截圖

「研究競賽」與「游戲競賽」相互作用，讓AIArena成為一個沒有止境的極限挑戰。AIArena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。AIArena中的研究者正如F1的工程師，而訓練師正如賽車手。」

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團隊背景

AIArena的母公司ArenaXLabs于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，FrameworkVentures參投。

三位Co-Founder分別是BrandonDaSilva、WeiXie與DylanPereira。BrandonDaSilva是CEO，創立AIArena前，他在投資和管理著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不怎么發推文。在此之后，他開始堅持更新他的「技術小課堂」...

Brandon老師的第7堂ThreeJS周課

WeiXie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。

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DylanPereira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制作公司，受到過艾米獎的肯定并與NETFLIX有深度合作。

「游戲競賽」

「游戲角色」

每個NFT游戲角色都由「皮膚」、「框架」與「核心」三部分組成，也可以說，AIArenaNFT游戲角色的特征被分為了三大類。

「皮膚」一共包含了8種特征，每個特征有4個稀有度等級，只影響NFT游戲角色的外觀。

NFT游戲角色外觀示例

「框架」是NFT游戲角色的軀干部分，決定每個NFT游戲角色獨特的「戰斗屬性」，就像人的身體條件，是與生俱來且無法更改的天賦。在游戲設定中，「框架」是一種「鈦」與「黑鋯」組成的金屬合金制造的，二者的成分占比影響著「戰斗屬性」。

「戰斗屬性」包括「體重」、「力量」、「防御」、「速度」、「攻擊范圍」以及「耐力」。

「體重」：所有其他的「戰斗屬性」都基于「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游戲角色的傷害輸出能力。「力量」越大，傷害輸出能力越強。

「防御」：決定NFT游戲角色的防御減傷能力與抗擊退能力。「防御」越好，防御減傷能力與抗擊退能力越強。

Curve上3pool中USDT占比已超80%:11月10日消息，據Curve官方數據顯示，當前3pool中USDT占比已達80.43%(742,416,062枚)，而DAI和USDC的占比分別為9.79%（90,368,486枚）和9.77%（90,255,001）。當前USDT和USDC的兌換比例為1：0.99158。[2022/11/10 12:45:10]

「速度」：決定NFT游戲角色的移動速度。「速度」越快，移動速度越高。

「攻擊范圍」：決定NFT游戲角色的射程。「攻擊范圍」越大，射程越遠。

「耐力」：NFT游戲角色進行某些特定的攻擊時需要消耗「耐力」。

「戰斗屬性」外，每個NFT游戲角色還有獨特的「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游戲角色間形成「電克水」、「水克火」、「火克電」的相對克制關系。

「核心」是一種被稱為「神經網絡」的機器學習模型。它由「架構」與「參數」組成，是NFT游戲角色的大腦，指揮NFT游戲角色的戰斗。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」：一個存儲在IPFS上的前饋神經網絡，決定了將「狀態」轉變為「動作」的方法。

「參數」：存儲在IPFS上的模型相關參數。讓NFT游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」

廣東省金管局副局長：積極開展多類型場景化試點，打造符合金融業務場景的區塊鏈基礎設施:6月27日消息，6月24日，國家區塊鏈創新應用試點項目發布會暨金融科技沙龍活動在第11屆中國（廣州）國際金融交易博覽會上成功舉辦。廣東省地方金融監督管理局倪全宏副局長表示，廣州在廣東省發展區塊鏈產業、推動產業數字化轉型發揮了積極引領作用，充分肯定廣州在申報國家區塊鏈創新應用試點過程中付出的努力，要求廣州繼續深入貫徹落實中央網信辦、國家金融監管部門等有關部門關于試點工作的相關要求，加快推進試點項目建設和任務落實，積極開展多類型場景化試點，打造符合金融業務場景的區塊鏈基礎設施，充分發揮區塊鏈可溯源、數據不可篡改等技術特性，推動更多維度的數據上鏈，提升金融服務效能，加強金融風險防范，確保試出成效，形成廣州經驗和模式。[2022/6/27 1:32:47]

「調參」也被稱為「訓練」。玩家通過玩游戲為自己的NFT游戲角色輸入數據集，由于AI只能基于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游戲角色該「記住」什么——將哪些新數據納入模型，或是「忘記」什么——將哪些舊數據移出模型。如果NFT游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游戲角色專注于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，AIArena還將提供一個「AI檢查器」，用視圖的形式向玩家展示AI在某種狀態下會采取什么樣的行動。

「競技場」

當玩家覺得已經將NFT游戲角色調教到位，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游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」的主要游戲模式是「排位戰」，系統將隨機配對水平相近的NFT游戲角色捉對廝殺。每輪「排位戰」為期一周，結束后都將分發$NRN獎勵，想要賺取盡可能多的$NRN，就必須獲得盡可能高的「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。

只有主動發起匹配并取勝才能得到「分數」有兩個條件。第一，必須發起匹配，向別的NFT游戲角色進行挑戰并獲得勝利。第二，為這個參與「排位戰」的NFT游戲角色質押$NRN。質押的$NRN越多且NFT游戲角色的排位越高，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。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，或是就此停止本輪游戲，避免更多的$NRN被折抵。

「研究競賽」

「研究競賽」總體來說與「游戲競賽」差不多，但這里與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「游戲競賽」中的「訓練師」。

經濟調控

NFT

AIArena官方認為鏈游中的NFT通脹率需要嚴格控制，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.「合并池」。「合并池」既是控制NFT通脹率的手段，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「合并池」中，所有被玩家放入「合并池」中的$NRN都將被銷毀。放入的$NRN越多，從「合并池」贏得NFT的幾率就越大。「合并池」出產的NFT由該輪參戰的NFT們不斷互相融合而煉化，并用算法保證其質量高于市面流通的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「合并池」，還有「游戲內道具消費」。在「排位戰」中發起主動匹配需要消耗「電力」，每個NFT游戲角色有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，國庫的資金將用于競賽獎勵、激勵、捐贈、漏洞懸賞、收購以及$NRN回購銷毀等。

在未來，AIArena計劃推出更多可供消費的「游戲內道具」。

結語

「Long-TermVision」這個詞在NFT圈子里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游戲」、「我要做一個潮流時尚的品牌」...但AIArena的「Long-TermVision」在我看來是真誠的。

Brandon曾在自己的Twitter上解釋為什么決定做AIArena——降低AI行業的門檻，讓所有AI愛好者不再受學歷的制約，擁有展現能力的平臺；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，在游玩的過程中激發對AI的學習熱情。這三個目標，組成了AIArena的價值飛輪。

「玩」<->「學」<->「成長」

為了滿足游戲類產品高頻交互的需求，他們做出了在ArbitrumOne上啟動游戲的決定，并在未來覆蓋多個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AIArena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，而這段時間里，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著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FreeMint。

在12月，AIArena計劃啟動v0.2版本的測試，并計劃在明年的第一季度開啟創世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AIArena依然無比期待——我們需要這樣的創意和態度。

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