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एआई मिशन और टूर्नामेंट चुनौतियों को कैसे निजीकृत करता है
1) क्यों निजीकरण करें
मिशन और टूर्नामेंट कार्यों का एआई-निजीकरण:- प्रासंगिकता बढ़ाता है (मिशन "अच्छे आकार में", एक उबाऊ पीस के बिना);
- हताशा को कम करता है (खिलाड़ीकी प्रोफाइल के लिए कठिनाई और अवधि);
- प्रतिधारण और सगाई में सुधार (दृश्यमान प्रगति, समझने योग्य लक्ष्य)
- अर्थव्यवस्था की रक्षा करता है (नियंत्रित पुरस्कार जारी करना और शर्तों की ईमानदारी
कुंजी: निजीकरण और निष्पक्षता का संतुलन - व्यक्तिगत लक्ष्यों को खेलों में गणितीय लाभ नहीं देना चाहिए।
2) डेटा सिग्नल (मॉडल इनपुट)
व्यवहार: स्लॉट शैलियों/प्रदाताओं, औसत दर, स्पिन गति, सत्र की लंबाई, दिन का समय, प्रवेश आवृत्ति।
प्रगति: स्तर/एक्सपी, पिछले मिशनों का पूरा होना, टूर्नामेंट में सफलता/विफलता, लकीर 'और।
वित्तीय: जमा/निकासी (एकत्र, कोई संवेदनशील विवरण नहीं), बोनस के प्रति संवेदनशीलता।
सामाजिक: चैट/इवेंट, क्लिप/रिप्ले, सामुदायिक प्रतिक्रियाओं (यदि कोई हो) में भागीदारी।
संदर्भ: उपकरण, इनपुट चैनल, सामग्री/प्रदाताओं पर भू-प्रतिबंध।
आरजी संकेत: समय/जमा सीमा, लंबे सत्रों की प्रवृत्ति - जटिलता और नरम ठहराव को कम करने के लिए।
3) मॉडल स्टैक
1. क्लस्टरिंग (असुरक्षित)
के-मीन्स/डीबीएससीएएन/एचडीबीएससीएएन → व्यवहार खंड: "स्प्रिंटर", "कलेक्टर", "टूर्नामेंट स्टार्टर", "प्रदाताओं को ब्रांड-लेट"।
उपयोग: खंड के लिए मिशन के मूल "फ्रेम" का चयन करें।
2. प्रवृत्ति स्कोरिंग (पर्यवेक्षित)
लक्ष्य: टी विंडो में एक्स मिशन को पूरा करने की संभावना, टूर्नामेंट में भाग लेने/खत्म करने की संभावना।
मॉडल: ग्रेडिएंट बूस्टिंग (GBDT), लॉजिस्टिक रिग्रेशन, टेबुलर ट्रांसफॉर्मर।
3. प्रासंगिक डाकू
उद्देश्य: अन्वेषण/शोषण नियंत्रण के संदर्भ में मिशन प्रकार और जटिलता का ऑनलाइन चयन।
विधियाँ: LinUCB/थॉम्पसन नमूना।
4. आरएल/पॉलिसी लर्निंग (वैकल्पिक)
लक्ष्य: ओवरहीटिंग के बिना खिलाड़ी को पकड़ ने के लिए मिशन/कार्य अनुक्रम (श्रृंखला) का अनुकूलन करें।
प्रतिबंध: सख्त सुरक्षा प्रतिबंध (देखें) 7)।
4) बिक्री में पाइपलाइन डेटा और समाधान
घटनाओं का संग्रह: घटना बस (काफ्का/रेडपांडा), योजनाएं: स्पिन, session_start/end, mission_progress, tournament_result।
Fichering: 1h/24h/7d फ्रेम; कुल (औसत दर, गति विचरण, प्रदाताओं की विविधता)।
फिटिंग/अपडेटिंग मॉडल: हर 1-7 दिनों में एक बार ऑफ़ लाइन; प्रत्येक सत्र + डाकू के आंशिक अतिरिक्त प्रशिक्षण पर ऑनलाइन स्कोरिंग।
जारी प्रतिबंध: ईमानदारी नीति (दर-सीमा, पुरस्कार कैप, आरजी-प्रतिबंध)।
निर्णय लॉगिंग: कौन/कब/कौन सा नीति विकल्प दिखाया गया है, मौका, अपेक्षित जटिलता, वास्तविक परिणाम।
5) मिशन जनरेटर (निर्णय तर्क)
1. खंड: क्लस्टर → बुनियादी मिशन टोकरी (शैलियों, अवधि)।
2. अनुपालन फिल्टर: प्रदाता, भू, आरजी प्रतिबंध (दैनिक समय सीमा सहित)।
3. प्रवृत्ति स्कोरिंग: पूरा होने की संभावना और अपेक्षित मूल्य (ईवी रेटेंसना) द्वारा उम्मीदवारों की रैंकिंग।
4. प्रासंगिक डाकू: a-exploration के साथ 1-2 सर्वश्रेष्ठ उम्मीदवारों का चयन।
5. ट्यूनिंग में कठिनाई: लक्ष्य को अनुकूलित करना (स्पिन/शर्त/समय की संख्या) एक परिधीय विंडो (उदा। सप्ताहांत/सप्ताहांत)।
6. उत्सर्जन कैप: मौसमी टोकन/सौंदर्य प्रसाधन बजट जाँच।
7. एक सार्थक विकल्प: प्रत्येक एक्स घंटे में एक बार 1 अतिरिक्त मिशन ("परिवर्तन" बटन प्रदान करें)।
6) टूर्नामेंट कार्यों का निजीकरण
एमएमआर और इतिहास द्वारा लीग/विभाजन की पसंद वीआईपी से स्वतंत्र है (पिछले लेख देखें)।
टूर्नामेंट के भीतर व्यक्तिगत सूक्ष्म लक्ष्य: "3 प्रदाता खेलें", "गति रखें - स्पिन/मिनट", "शीर्ष एक्स% के लिए बैज" - प्रस्तावनाओं पर मोड़।
लचीली भागीदारी खिड़कियां: समय स्लॉट जब खिलाड़ी अधिक बार ऑनलाइन होता है; एआई एक स्क्रीनिंग सत्र की सिफारिश करता है।
प्रोफाइल द्वारा पुरस्कार ट्रैक: सौंदर्य प्रसाधन और टोकन दुर्लभता को ध्यान में रखते हुए, लेकिन आरटीपी/संपत्ति को बढ़ाए बिना।
7) एआई अखंडता नियम, जिम्मेदारियाँ और सीमाएँ
सुरक्षा बाधाएं: प्रति दिन अधिकतम एन व्यक्तिगत मिशन; आरजी थकान संकेतों पर बढ़ ती जटिलता का निषेध।
पारदर्शिता: "मिशन कैसे चुने जाते हैं" स्क्रीन: खंड, संदर्भ, विफलताओं के खिलाफ सुरक्षा (दया टाइमर), पुरस्कारों के कैप।
निष्पक्षता: सभी के लिए एक ही पुरस्कार छत; निजीकरण परिणामी मूल्य के बजाय पथ बदलता है।
जिम्मेदार गेमिंग: नरम ठहराव, "आराम" सिफारिशें, दैनिक सीमा - नीतियों में निर्मित।
गोपनीयता: केवल कुल; नियामक न्यूनतम से परे मॉडल सुविधाओं में कोई पीआईआई नहीं।
8) एंटी-एब्यूज और एंटी-गेमिंग
समान चक्रों का पता लगाना: मिशन की उच्च आवृत्ति के साथ दोहराव - परिवर्तनशीलता (प्रदाता/शर्त/समय) की आवश्यकता होती है।
पेस कैप: एक्स मिशन/दिन से अधिक नहीं, "तेज" कार्यों के बीच ठंडा।
कठिनाई-गार्ड: निचली/ऊपरी सीमा; तेज कूद निषिद्ध हैं।
टूर्नामेंट टकराव: नेटवर्क/व्यवहार हस्ताक्षर, मास्टर लीग में रैंडम केवाईसी चेक।
लॉग ऑडिट: निर्णयों की व्याख्या (कारण कोड: खंड, प्रोपेंसिटीज, बैंडिट-आर्म)।
9) सफलता मेट्रिक्स
व्यक्तिगत बनाम बुनियादी में उत्थान D7/D30।
मिशन पूरा होने की दर और मेडियन टाइम-टू-कम्प्लीट (TTC)।- चिपचिपाहट (DAU/MAU), Avg सत्र लंबाई (RG गार्ड के साथ)।
- पुरस्कारों का गिनी वितरण (समान प्रयासों के साथ सावधानी)।
- "अन्याय" और म्यूट/ऑप्ट-आउट दर निजीकरण द्वारा शिकायत दर।
- पुरस्कार आरओआई/जीजीआर के लिए उत्सर्जन - संवर्धन अर्थव्यवस्था की धारणीयता।
- अन्वेषण लागत दस्यु और अफसोस - s/थॉम्पसन नमूना स्थापित करने के लिए।
10) ए/बी पैटर्न चलाने के लिए
1. मिशन प्रकार: प्रदाता-विशिष्ट बनाम शैली।
2. मिशन की लंबाई: लघु (≤15 मिनट) बनाम मध्यम (30-40 मिनट)।
3. दया समय: एक ही p₀ पर कठोर बनाम नरम।
4. बैंडिट एल्गोरिथ्म: LinUCB बनाम थॉम्पसन; विभिन्न)।
5. मिशन का परिवर्तन: 1/दिन बनाम 2/दिन तक पहुंच।
6. टूर्नामेंट माइक्रो-गोल: एक बनाम दो समानांतर।
11) टेम्पलेट (JSON) मिशन और टूर्नामेंट कार्य
मिशन (व्यक्तिगत):json
{
"mission_id": "एम। एस 3। प्लेटाइम। विविध। 001" ", शीर्षक": "तीन दुनिया खोलें", "segment_hint": "कलेक्टर", "कठिनाई": "मध्यम", "आवश्यकताएं": [
{"प्रकार ": "प्रदाता _ विविधता ", "प्रदाता": 3," विंडो _ मिन": 30}, {"प्रकार ": "बेट _ रेंज"," मिन": 0। 2, "अधिकतम": 1। 0}
], "दया": {"सॉफ्ट _ डेल्टा": 0। 02, "टोपी": 0। 4, "हार्ड _ आफ्टर _ प्रयास": 30}, "पुरस्कार": {"टोकन": 12, "cosmetic_drop": "दुर्लभ ": "दुर्लभ"," पी": 0। 12}, "कैप्स": {"दैनिक _ उपयोगकर्ता _ मिशन": 3 ", economy_token_cap": 150}
}json
{
"task_id": "टी। एस 3। क्वालीफायर। पेसिंग। टेम्पो "", संदर्भ ": {" लीग ":" गोल्ड "," टाइम _ स्लॉट ":" शाम "}", लक्ष्य ": {" प्रकार ":" पेस _ कंट्रोल "," मैक्स _ स्पिन्स _ पर _ मिन ": 45," अवधि _ मिन ": 20}" मैक्स _ वैल्यू _ समतुल्यता ": सही}
}12) उत्पादन स्यूडोकोड (प्रासंगिक डाकू)
अजगर संदर्भ: खंड, समय, उपकरण, हाल ही में टीटीसी, आरजी झंडे संदर्भ = build_context (user_id)
उम्मीदवार = fetch_candidate_missions (खंड = संदर्भ। खंड)
उम्मीदवार = compliance_filter (उम्मीदवार, संदर्भ भू, संदर्भ। rg)
उम्मीदवारों में m के लिए = [m, (m, m, संदर्भ)]
TopK = top_by_score (स्कोर, k = 5)
डाकू "हाथ" (हाथ) चुनता है
चुना = contextual_bandit। choose_arm (topK, संदर्भ)
आइए जटिलता को ट्यून करें + उत्सर्जन बजट व्यक्तिगत = adjust_difficulty (चुना, संदर्भ) की जाँच करें
यदि नहीं economy_budget_ok (व्यक्तिगत):
व्यक्तिगत = degrade_reward (व्यक्तिगत)
log_decision (user_id, संदर्भ, व्यक्तिगत)
वितरण (व्यक्तिगत)13) यूएक्स पैटर्न
पारदर्शिता: "आपकी शैली से मेल खाता है: 30-40 मिनट, 3 प्रदाता, जीत - एक दुर्लभ कॉस्मेटिक ड्रॉप।"
नियंत्रण: बटन "परिवर्तन मिशन" (कूलडाउन), टॉगल स्विच "अक्षम निजीकरण"।
चिकनाई: टीटीसी पूर्वानुमान के साथ कठिनाई संकेतक, समय स्कोर, प्रगति बार।
शांत VFX: सफलता के लघु एनिमेशन; असफलता के लिए प्रतिक्रिया - + टुकड़े/दया प्रगति।
14) रिलीज की योजना
1. एमवीपी (3-5 सप्ताह): मिशन के लिए क्लस्टरिंग + प्रवृत्ति; स्थैतिक टूर्नामेंट समस्या उत्सर्जन कैप; पारदर्शिता स्क्रीन
2. v0। 9: प्रासंगिक ठग; मिशन परिवर्तन; टूर्नामेंट में माइक्रो-गोल; पूर्ण आरजी गार्ड।
3. v1। 0: आरएल मिशन श्रृंखला; सामाजिक लक्ष् दृश्य संग्रह; "ईमानदारी" रिपोर्ट और लॉग ऑडिट।
4. अगला: मौसमी टेम्पलेट रोटेशन, रेट्रो सौंदर्य प्रसाधन वापसी, प्रदाताओं के साथ क्रॉस-प्रोमो।
15) प्री-स्टार्ट चेकलिस्ट
- निजीकरण आरटीपी/गणित लाभ को प्रभावित नहीं करता है।
- उत्सर्जन कैप और दैनिक मिशन सीमा।
- दया समय और नियतात्मक मील के पत्थर स्थापित किए जाते हैं।
- यह स्क्रीन + कारण कोड कैसे काम करता है।
- आरजी नीतियां: ठहराव, सीमा, "निष्क्रिय निजीकरण" विकल्प।
- एंटी-एब्यूज: आवश्यकताओं की परिवर्तनशीलता, पेस कैप, निर्णयों का लॉग ऑडिट।
- योजना ए/बी और सफलता सीमा के साथ लक्ष्य केपीआई की एक सूची।
एआई निजीकरण "अधिक कठिन" नहीं है, लेकिन होशियार: मिशन और टूर्नामेंट कार्य खिलाड़ी की शैली के अनुकूल हैं, लेकिन ईमानदार और सुरक्षित हैं, उत्सर्जन बजट में हैं, और नियम पारदर्शी हैं। क्लस्टरिंग + प्रोपेंसिटीज आधार प्रदान करते हैं, प्रासंगिक डाकू प्रदर्शन का अनुकूलन करते हैं, आरएल श्रृंखलाओं में सुधार करता है - और यह सब केवल स्पष्ट बाधाओं, आरजी गार्ड और समझदार संचार के साथ काम करता है "कैसे हम लक्ष्य का चयन करते हैं।"