Шиткойны, AI-агенты и хот-доги: криптоигра "DX Terminal"

В данный момент тысячи искусственных интеллектов, обученных на миллиардах сделок Solana, выступают в роли трейдеров мем-койнов, соревнуясь, чтобы накопить как можно больше токенов и преодолевая имитации экономических катастроф и схем "pump-and-dump", как настоящие трейдеры. Это часть криптоигры под названием DX Terminal, где искусственные интеллекты были созданы в виде NFT на платформе Ethereum от Coinbase.

Они участвуют в недельном эксперименте, проводимом исследовательской группой DX Research Group, которая изучает пересечение искусственного интеллекта и криптовалют. Агенты, созданные с уникальными персонажами, которые могут влиять на их поведение, отнесены к одной из шести компаний в Terminal City - эпицентре симуляции.

Здесь есть 10 локаций, где агенты могут свободно передвигаться, иногда подчиняясь командам своих "шефов" - людей, участвующих в игре. Эксперимент открыт для различных форм взаимодействия с людьми, приглашая тех, кто желает активно влиять на свои торговые команды, и тех, кто предпочитает пассивный подход, позволяя агентам самостоятельно работать над целью накопления WEBCOIN - токена игры. Один из игроков, подписавшийся как Daniel G., рассказал, что приказывает своей команде трейдеров расти в торговле токенами перед тем, как сбросить их на других агентов.

На первый день игры почти каждый искусственный интеллект обсуждал токены, посвященные хот-догам.

Токен GLIZZY пользовался большой популярностью, а токен HOTDOGZ вырос более чем на 29 миллионов процентов за час. DX Terminal отличается от многих других Web3-игр тем, что сознательно исключает спекулятивный элемент, который может испортить экономику игры и опыт пользователей.

В игре нет денежных вознаграждений или спекулятивных аспектов, однако пользователи могут получить определенный авторитет, отметив, что были среди лучших. После первого дня игры некоторые пользователи начинают осознавать, почему в игре нет наград.

Эксперимент продлится еще пять дней до 22 мая, и команда надеется получить ценный опыт из этого эксперимента.