介紹 Scale Opal。 Opal 最初是你可以排隊使用的第一個 AI。但我們意識到了一個更大的問題。每一場遊戲會話都是原始的行為數據。真實的決策、真實的反應、在結構化環境中的真實策略。 AI 行業需要這些數據，但無法大規模獲取。因此，我們正在建立捕捉這些數據的基礎設施。 Scale Opal 將遊戲轉變為去中心化的數據引擎。玩遊戲。生成數據。獲得報酬。

這是它的運作方式。 你透過我們的系統分享你的遊戲畫面。我們實時捕捉你的視覺畫面和按鍵數據。 這些數據直接映射到整個AI產業試圖解決的問題上。賽車遊戲成為自駕模型的訓練數據。射擊遊戲成為物體追蹤數據集。策略遊戲成為機器人規劃和資源分配的數據。

我們正在接受 100 名玩家參加我們的概念驗證啟動。名額有限。 您的遊戲表現將與我們的準確性模型進行基準測試。乾淨的駕駛路線、最小的碰撞、一致的決策。最佳數據將獲得最佳獎勵。 目前的支付率很低。這是一個測試版。一個概念驗證。我們在這裡證明遊戲數據可以訓練真正的 AI 模型。如果數據有效，支付將會擴大。 支付通過您首次加載時提示的 Solana 錢包進行。這已經內建。

誰在購買這些數據。 AI 公司正在訓練世界模型。需要人類行為數據但無法負擔十億美元標註管道的機器人公司。自動駕駛汽車公司。希望在專業級決策上進行訓練的電子競技組織。 每個構建具身 AI 的公司都需要大規模的真實人類行為數據。現在這些數據要麼極其昂貴，要麼根本不存在。 我們正在建立供應端。