基本信息一句话简介：AI Arena 是一款玩家可以通过 AI 学习，不断进化游戏角色的 PVP 格斗游戏。战斗模式类似于任天堂的《明星大乱斗》（super smash brothers）
特色：全球第一款结合了 AI 和 NFT 的快打格斗类游戏，玩家通过训练 AI 来提升角色能力，通过观察室调整角色的数值分配，然后将他们投入竞技场的战斗中获得更高排名
愿景：将游戏，NFT（IP）和 AI 算法结合起来，在给玩家带来全新的游戏体验的同时，保护 AI 从业者的知识产权，并帮助他们进行货币化。长期愿景是创建一个 AI 的双边市场，撮合买卖双方的需求。
NFT 资产表现：AI Arena Mint Pass - 4.11 ETH，过去 30 日内涨幅 215% （截止日期： 2024.01.09 数据来源https://opensea.io/collection/ai-arena-mint-pass）
游戏 DEMO：https://www.youtube.com/watch?v=xcXjY55xUVY&t=2s
投资人：Paradigm；Framework Ventures；SevenX Ventures 等项目解读AI+Web3的交叉叙事SevenX 在之前发表的一篇关于 ZKML 的研究文章中，提到去中心化的区块链是平衡 AI（和机器学习）的重要力量，一是可以结合其他技术，比如 ZK，优化机器学习的信任框架，二是可以有效地利用长尾资源，降低使用 AI 的成本和门槛，而另一方面，因为许多 Web3 应用为了安全性和去中心化而牺牲了用户体验，而 AI 则能够帮助优化和提升用户体验，这是 AI 可以赋能Web3的部分
具体到落地的应用场景，虽然 AI+DeFi，AI+DID/社交均有用例，但 AI 与Web3 游戏的结合可能是最先实现用户基数扩大的领域。独创玩法革新用户体验AI Arena 并不是一款单纯的深度应用 AI 的Web3.0 游戏，而是想通过Web3.0 游戏让更多用户能接触、了解和体验 AI，并让人工智能工程师能基于 AI Arena 来提供各种 AI 算法，从而帮助他们增加收入。
玩家首先创建一个自己的 AI 角色（角色并不需要是 NFT，NFT 角色可以获得奖励。玩家除了可以在 Marketplace 上购买 NFT 以外，还可以通过训练 AI 参加高质量的比赛赢得 NFT），然后通过训练模式开始对自己角色的训练。玩家可以选择一个自己喜欢的训练场地与机器人进行对打（训练），通过战斗来教会自己的 AI 角色如何战斗。
（数据接收犍关闭时）
（数据接收犍打开后）
在战斗过程中，AI 角色的外观上会被红色线条覆盖，这表示玩家的 AI 角色并未开始接收数据（角色并未被训练）。因此，玩家在正式训练 AI 之前将数据接收犍打开，来确保 AI 能接收到数据，此时 AI 的外观上会被蓝色线条覆盖（这样设计的原因是为了避免 AI 接收不必要的战斗数据，导致训练出来的 AI 达不到理想的战斗效果）
在完成数据收集之后，玩家需要设置 AI 的训练参数，包括：训练强度（单次训练迭代数，块大小，学习率，方向函数，动作函数），重点领域以及需要清除的数据，然后开始训练 AI 角色
AI 观察室：训练完成后玩家可以通过 AI 观察室检查训练效果，同时可以选择保存模型或放弃模型。如果玩家选择保存训练模型，会有 metamask 弹窗提示，确认后会将模型保存在 IPFS 上并将 hash 存在区块链上。当训练完成之后，玩家可以在模拟模式中与系统机器人对战来检验自己的训练成果
“融合池” - AI Arena 的经济飞轮AI Arena 的经济增长飞轮是 Tokne 和 NFT 一起驱动的。主要涉及了两类用户：玩家和研究员
玩家质押$NRN 参与研究比赛（AI 算法模型），有机会获得更多$NRN 奖励
玩家训练 AI 角色参与游戏排名赛。参赛需要押注$NRN （相当于 entry fee），并有机会获得更多$NRN 奖励（AI Arena 会定期分配奖励）。未能获胜的玩家将损失掉一部分的押注
在进入一轮排位战之前，玩家可以选择将他们在该轮比赛中赢得的一定比例的 $NRN 奖金投入融合池。转入融合池的奖金越多，赢得 NFT 的概率就越高。
研究员玩家可以使用$NRN 购买电池，为 NFT 充电然后在排位赛中战斗
融合池（Merging Pool）融合池的主要作用：让玩家有几率获得更强大的 NFT 角色
系统会选中在所有在排位赛中的某个特定回合被质押的 NFTs，让它们相互竞争。通过竞争，系统能挑选出要融合哪些 NFTs 来创造更强大的 NFT。系统使用了适配度函数来为 NFT 的强大程度进行打分。得到每个 NFT 的适配度分数后，系统就可以使用转轮盘的方式来选择哪些 NFT 可以相互融合。根据每个 NFT 的适配度得分会对应一个融合概率：即适配度得分越高，被选中进行融合的概率就越高。一旦完成融合，我们就会得到新一批 NFTs，然后再次进行竞争。遗传算法中的每一次新竞争都被称为一代。随着世代的推移，NFT 将进化成越来越强大的 NFT。
从 "融合池 "中生成的 NFT 不同于初始掉落的 NFT。这些 NFT 是通过遗传算法生成的，并继承了提交到池中的 NFT 的技能。这确保了这些作为奖励的 NFT 具有很高的经济价值。此外，融合池中的 NFT 是经过训练的，而初始空投的 NFT 是未经训练的
融合池的核心作用之一是控制 NFT 的通胀：如果玩家在融合池中获得了更强大的 NFT，那么旧的 NFT 就会自动销毁掉
潜在风险
AI 学习的方式是主动式学习，需要大量的人为操作。AI Arena 的玩法设置虽然可以刺激用户，增加其在游戏中的停留时长，但在前期获客时，需要有效利用Web3特有的激励机制来快速扩大玩家基数和影响力。
一句话简介：AI Arena 是一款玩家可以通过 AI 学习，不断进化游戏角色的 PVP 格斗游戏。战斗模式类似于任天堂的《明星大乱斗》（super smash brothers）
特色：全球第一款结合了 AI 和 NFT 的快打格斗类游戏，玩家通过训练 AI 来提升角色能力，通过观察室调整角色的数值分配，然后将他们投入竞技场的战斗中获得更高排名
愿景：将游戏，NFT（IP）和 AI 算法结合起来，在给玩家带来全新的游戏体验的同时，保护 AI 从业者的知识产权，并帮助他们进行货币化。长期愿景是创建一个 AI 的双边市场，撮合买卖双方的需求。
NFT 资产表现：AI Arena Mint Pass - 4.11 ETH，过去 30 日内涨幅 215% （截止日期： 2024.01.09 数据来源https://opensea.io/collection/ai-arena-mint-pass）
游戏 DEMO：https://www.youtube.com/watch?v=xcXjY55xUVY&t=2s
投资人：Paradigm；Framework Ventures；SevenX Ventures 等 SevenX 在之前发表的一篇关于 ZKML 的研究文章中，提到去中心化的区块链是平衡 AI（和机器学习）的重要力量，一是可以结合其他技术，比如 ZK，优化机器学习的信任框架，二是可以有效地利用长尾资源，降低使用 AI 的成本和门槛，而另一方面，因为许多 Web3 应用为了安全性和去中心化而牺牲了用户体验，而 AI 则能够帮助优化和提升用户体验，这是 AI 可以赋能Web3的部分 具体到落地的应用场景，虽然 AI+DeFi，AI+DID/社交均有用例，但 AI 与Web3 游戏的结合可能是最先实现用户基数扩大的领域。 AI Arena 并不是一款单纯的深度应用 AI 的Web3.0 游戏，而是想通过Web3.0 游戏让更多用户能接触、了解和体验 AI，并让人工智能工程师能基于 AI Arena 来提供各种 AI 算法，从而帮助他们增加收入。 玩家首先创建一个自己的 AI 角色（角色并不需要是 NFT，NFT 角色可以获得奖励。玩家除了可以在 Marketplace 上购买 NFT 以外，还可以通过训练 AI 参加高质量的比赛赢得 NFT），然后通过训练模式开始对自己角色的训练。玩家可以选择一个自己喜欢的训练场地与机器人进行对打（训练），通过战斗来教会自己的 AI 角色如何战斗。 （数据接收犍关闭时） （数据接收犍打开后） 在战斗过程中，AI 角色的外观上会被红色线条覆盖，这表示玩家的 AI 角色并未开始接收数据（角色并未被训练）。因此，玩家在正式训练 AI 之前将数据接收犍打开，来确保 AI 能接收到数据，此时 AI 的外观上会被蓝色线条覆盖（这样设计的原因是为了避免 AI 接收不必要的战斗数据，导致训练出来的 AI 达不到理想的战斗效果） 在完成数据收集之后，玩家需要设置 AI 的训练参数，包括：训练强度（单次训练迭代数，块大小，学习率，方向函数，动作函数），重点领域以及需要清除的数据，然后开始训练 AI 角色 AI 观察室：训练完成后玩家可以通过 AI 观察室检查训练效果，同时可以选择保存模型或放弃模型。如果玩家选择保存训练模型，会有 metamask 弹窗提示，确认后会将模型保存在 IPFS 上并将 hash 存在区块链上。 当训练完成之后，玩家可以在模拟模式中与系统机器人对战来检验自己的训练成果 AI Arena 的经济增长飞轮是 Tokne 和 NFT 一起驱动的。主要涉及了两类用户：玩家和研究员 玩家 质押$NRN 参与研究比赛（AI 算法模型），有机会获得更多$NRN 奖励 玩家训练 AI 角色参与游戏排名赛。参赛需要押注$NRN （相当于 entry fee），并有机会获得更多$NRN 奖励（AI Arena 会定期分配奖励）。未能获胜的玩家将损失掉一部分的押注 在进入一轮排位战之前，玩家可以选择将他们在该轮比赛中赢得的一定比例的 $NRN 奖金投入融合池。转入融合池的奖金越多，赢得 NFT 的概率就越高。 研究员 玩家可以使用$NRN 购买电池，为 NFT 充电然后在排位赛中战斗 融合池（Merging Pool） 融合池的主要作用：让玩家有几率获得更强大的 NFT 角色 系统会选中在所有在排位赛中的某个特定回合被质押的 NFTs，让它们相互竞争。通过竞争，系统能挑选出要融合哪些 NFTs 来创造更强大的 NFT。系统使用了适配度函数来为 NFT 的强大程度进行打分。得到每个 NFT 的适配度分数后，系统就可以使用转轮盘的方式来选择哪些 NFT 可以相互融合。根据每个 NFT 的适配度得分会对应一个融合概率：即适配度得分越高，被选中进行融合的概率就越高。一旦完成融合，我们就会得到新一批 NFTs，然后再次进行竞争。遗传算法中的每一次新竞争都被称为一代。随着世代的推移，NFT 将进化成越来越强大的 NFT。 从 "融合池 "中生成的 NFT 不同于初始掉落的 NFT。这些 NFT 是通过遗传算法生成的，并继承了提交到池中的 NFT 的技能。这确保了这些作为奖励的 NFT 具有很高的经济价值。此外，融合池中的 NFT 是经过训练的，而初始空投的 NFT 是未经训练的 融合池的核心作用之一是控制 NFT 的通胀：如果玩家在融合池中获得了更强大的 NFT，那么旧的 NFT 就会自动销毁掉 AI 学习的方式是主动式学习，需要大量的人为操作。AI Arena 的玩法设置虽然可以刺激用户，增加其在游戏中的停留时长，但在前期获客时，需要有效利用Web3特有的激励机制来快速扩大玩家基数和影响力。项目解读
AI+Web3的交叉叙事
独创玩法革新用户体验
“融合池” - AI Arena 的经济飞轮
潜在风险