YGG 印度区域子 DAO—— IndiGG 成立

在 Polygon 工作室的支持下,IndiGG 是 YGG 母 DAO 的延伸。作为一个区域子 DAO,IndiGG 主要专注于扩大印度的边玩边赚游戏市场,目的是让热情的印度游戏玩家进入元宇宙,并最大限度地提高他们的收入。

今天,印度大约有 4.3 亿活跃的游戏玩家,其中大多数是手游玩家,《绝地求生》(PUBG)、《Free Fire》和《使命召唤:移动版》是印度最热门的游戏。印度拥有超过 13.8 亿人口,是世界上最大的游戏人才库。IndiGG 希望让印度社区里不知道边玩边赚模式的成员参与进来。边玩边赚可以奖励玩家为萌芽中的游戏经济带来的价值,并对许多人的生活产生影响。

Yield Guild Games 联合创始人 Gabby 表示:“通过实际走入乡镇、农村、城市、或者在 Web3 建立社区,我们来推动边玩边赚和加密货币的大规模采用,但仅靠我们自己的力量是不够的,像 IndiGG 这样的子 DAO 使我们能够继续在基层采用。”

承担起赋予这些社区权力的使命,IndiGG 已经取得了重大进展,与多个NFT游戏合作,可以成为这些社区了解加密货币和 DeFi 的门户。IndiGG 的 Discord 社区有超过 4400 成员,他们正在为 subDAO 的成功作出贡献。

在发展本地业务的同时,IndiGG 已经开始与 456 名学员合作,组织教育训练营,为 Axie Infinity 的学员举办各种社区比赛,并参与其他社区活动,如表情包大赛和邀请区块链游戏领域建设者和创始人进行 AMA 活动。

IndiGG 完成了 600 万美元的融资,投资者包括红杉资本(印度)、光速创投、Animoca Brands、Jump Capital、Variant Fund、Dune Ventures、Griffin Gaming Partners、Transcend Fund、Play Ventures、Backed、Sfermion、Infinity Ventures Crypto、YGG SEA、Emfarsis 等机构。此外,YGG 还额外投资了 100 万美元。

与此同时,还有许多天使投资人加入了进来,支持 YGG 在印度地区的第一个子 DAO,包括Reddit 联合创始人 Alexis Ohanian、Brevan Howard 资产管理公司联合创始人 Alan Howard,以及来自印度游戏和娱乐行业的高管,如 Hungama、Nazara、Winzo、Hindustan Talkies和 Mobile Premier League(MPL)等等。

有了这笔资金,IndiGG 已经开始收购各种游戏类型的资产,这些游戏都是采用边玩边赚模式,目前已经开启了 Axie Infinity、Pegaxy、Nyan Heroes、WonderHero、CyBall、Fancy Birds 和 Sipher 等游戏的奖学金计划,同时希望将更多游戏加入到合作伙伴名单中。

IndiGG 最近还宣布了将于 2022 年 3 月 8 日在 FTX 平台上进行 IEO。FTX、YGG 和Polygon 还将一起开展联合活动,庆祝 IndiGG IEO。

为了达成 YGG 印度子 DAO 的愿景,IndiGG 团队与 YGG 联合创始人 Gabby Dizon 举办了一次 Twitter Spaces活动,讨论 Web3 给印度市场带来的机会。

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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