في 28 مايو، أعلنت بيانات Jinshi أن Tea Tea و Nayuki Tea قد وقعتا اتفاقية استثمار بقيمة 525 مليون يوان. بعد إكمال المعاملة، ستصبح Nayuki Tea شريكًا رئيسيًا في Tea Tea، وستكون Palm Capital المستشار المالي الحصري لهذه المعاملة. هذا الجولة من التمويل أيضًا كسرت رقم الإستثمار الأعلى في تاريخ Tea Tea. تحديدًا، بعد إكمال جولة التمويل هذه، ستحتل Nayuki Tea 43.64٪ من حصص Tea Tea وستمتلك حق التصويت المتساوي، وبالتالي تُقدر قيمة Tea Tea بـ 1.2 مليار يوان. وفقًا للتقارير، 525 مليون يوان من التمويل، سيتم استخدام 325 مليون يوان لنقل الأسهم القديمة، والباقي 200 مليون يوان للزيادة في رأس المال. كانت جولة الاستثمار السابقة لـ Tea Tea في يوليو 2020 بتمويل من Longbai Capital. في وقت سابق، شاركت Red Star Macalline و PS Capital التابعة لـ Wang Sicong في تمويل Tea Tea.

في 20 يوما من ارتفاع بيتكوين ، ما هي أموال ساتوشي التي تشتريها على السلسلة؟ في بداية عام التنين ، يشبه سوق التشفير تنينا يذهب إلى البحر ، وهو مثل الخيزران. من 7 فبراير إلى الوقت الحاضر ، في غضون 20 يوما فقط ، ارتفع بيتكوين من 43000 إلى 61555 دولارا ، بزيادة تزيد عن 30٪ ، كما لو أن الثور قد حان. ومع ذلك ، فقد ارتفع قلق معظم المستثمرين طويل جنبا إلى جنب مع السوق المرتفع ، لأنه في هذه اللحظة ، أصبحت أيدي الجميع أكثر طويل طبقة 2 ، و Gamefi ، و meme ، والصور الصغيرة ، وحتى النقوش...... إذن في هذه الأيام العشرين ، كيف برزت Smart Money ، التي كان أداؤها جيدا على السلسلة ، وما هي العملات المعدنية التي اشتروها في هذه الأيام العشرين ، وهل قاموا بالشحن وتغيير المراكز؟ أولا ، قائمة عناوين الأموال الذكية في هذه المقالة هي العنوان التي يراقبها Scopescan من حيث صافي الربح ROI ومعدل الفوز خلال ال 30 يوما الماضية. في دورة إعادة التدوير هذه (7-27 فبراير) ، يتم تصنيف أفضل العملات المعدنية ذات أعلى معدل ربح Smart Money على النحو التالي: 1. MOBY (منصة IC0 التي يحركها المجتمع): تبلغ تكلفة شراء Smart Money 0.7335 دولارا ، والسعر الحالي 2.63 دولارا ، وربحا قدره 4.04 مليون دولار. اعتبارا من وقت الصحافة ، كان عملة Smart Money لا يزال لديه تدفق صاف قدره 1 مليون دولار. 2. WLD: تشتري Smart Money بتكلفة 3.3 دولار ، والسعر الحالي 8.1 دولار ، والربح 2.99 مليون دولار. اعتبارا من وقت الصحافة ، كان عملة Smart Money لا يزال لديه تدفق صاف قدره 1.94 مليون دولار. 3. COTI (بروتوكول الشبكة المالية الرقمية للمؤسسات): تبلغ تكلفة شراء Smart Money 0.099 دولار ، والسعر الحالي 0.2399 دولار ، وربح قدره 1.24 مليون دولار. اعتبارا من وقت الصحافة ، كان صافي تدفق الأموال الذكية عملة 463,000 دولار. 4. wBAI (بروتوكول مفتوح المصدر اللامركزية الذكاء الاصطناعي): تبلغ تكلفة شراء Smart Money 2.66 دولارا ، والسعر الحالي 9.77 دولارا ، وربحا قدره 974,000 ألف دولار. اعتبارا من وقت الصحافة ، كان صافي تدفق الأموال الذكية عملة 140,000 ألف دولار. 5. PALM (روبوت منصة الدردشة طويل يعتمد على تقنية Google الذكاء الاصطناعي): تشتري Smart Money بتكلفة 0.144 دولار ، والسعر الحالي 0.595 دولار ، والربح 923,000 دولار. اعتبارا من وقت الصحافة ، أظهر عملة Smart Money تدفقا صافيا للخارج ، مع تدفق خارجي قدره 12,800 دولار. 6. ORDS (مشروع التمويل اللامركزي البيئي بيتكوين Ordiswap): تبلغ تكلفة شراء Smart Money 0.0776 دولارا ، والسعر الحالي 0.2293 دولارا ، وربحا قدره 823,000 ألف دولار. في وقت الصحافة ، كان صافي تدفق الأموال الذكية عملة 284,000 دولار. بالاقتران مع القائمة أعلاه ، ليس من الصعب أن نرى أن مفهوم الذكاء الاصطناعي عملة في القائمة يحتل نصف البلاد ، ويرجع ذلك أساسا إلى أن حماس السوق الناجم عن سورا يمتد إلى سوق التشفير ، في حين أن MOBY في أعلى القائمة هو مشروع شائع في المجتمع ، مع التركيز على "يحركه المجتمع" و "مفهوم عدالة التوزيع عملة". (المصدر: 0x711)

وفقا لتقرير صادر عن IT House في 15 يناير ، استخدمت Google Research مؤخرا معيار BIG-Bench الخاص بها لإنشاء مجموعة بيانات "BIG-Bench Error" ، واستخدمت مجموعة البيانات ذات الصلة لإجراء سلسلة من دراسات التقييم حول "احتمال الخطأ" و "القدرة على تصحيح الخطأ" لنماذج اللغة الشائعة في السوق. قال باحثو Google إنه نظرا لعدم وجود مجموعة بيانات يمكنها تقييم "احتمال الخطأ" و "القدرة على التصحيح الذاتي" لنماذج اللغات الكبيرة في الماضي ، فقد أنشأوا مجموعة بيانات معيارية مخصصة تسمى "BIG-Bench Error" لتقييم الاختبار. يذكر أن الباحثين استخدموا أولا نموذج لغة PaLM لتشغيل 5 مهام في مهمة BIG-Bench Benchmark الخاصة بهم ، ثم قاموا بتعديل مسار "سلسلة الفكر" الذي تم إنشاؤه لإضافة قسم "خطأ منطقي" ، ثم أعادوا طرحه على النموذج لتحديد مكان وجود أخطاء في مسار سلسلة الفكر. يدعي باحثو Google أن مجموعة بيانات BIG-Bench Error مفيدة لتحسين قدرة تصحيح الخطأ الذاتي للنماذج ، وأن النماذج التي تم ضبطها بدقة لمهام الاختبار ذات الصلة "تعمل بشكل عام بشكل أفضل من النماذج الكبيرة ذات المطالبات الصفرية".

وفقا ل "Science and Technology Innovation Board Daily" الذي تم الإبلاغ عنه في 9 يناير ، في معرض CES 2024 في الولايات المتحدة ، أصدرت NVIDIA سلسلة من المنتجات الجديدة ، من بينها NVIDIA ACE الخدمات المصغرة لأول مرة. يذكر أن هذه منصة تقنية تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدية لصنع بشر رقميين افتراضيين ، ويشمل الشركاء الحاليون مع ACE miHoYo و NetEase Games و Palm Fun Technology و Tencent Games و Ubisoft وغيرها من الشركات.

وفقا لتقرير صادر عن IT Home في 15 ديسمبر ، أعلنت شركة DeepMind التابعة لشركة Google مؤخرا عن طريقة تدريب نموذجية تسمى "FunSearch" ، والتي تدعي أنها قادرة على حساب سلسلة من "المشكلات المعقدة التي تنطوي على الرياضيات وعلوم الكمبيوتر" بما في ذلك "مشاكل مستوى السقف" و "مشاكل الملاكمة". يذكر أن طريقة تدريب نموذج FunSearch تقدم بشكل أساسي نظام "مقيم (_uator)" لنموذج الذكاء الاصطناعي ، وينتج نموذج الذكاء الاصطناعي سلسلة من "طرق حل المشكلات الإبداعية" ، و "المقيم" مسؤول عن الحكم على مخرجات طرق الحل بواسطة النموذج ، وبعد التكرارات المتكررة ، يمكنه تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي بقدرة رياضية أقوى. استخدم Google DeepMind نموذج PaLM 2 للاختبار ، وأنشأ الباحثون "مجموعة أكواد" مخصصة ، وأدخلوا سلسلة من الأسئلة في النموذج في شكل رمز ، وأعدوا عملية تقييم ، وبعد ذلك سيختار النموذج تلقائيا أسئلة من مجموعة الأكواد في كل تكرار ، ويولد "حلولا إبداعية جديدة" ، ويقدمها إلى المقيم للتقييم ، حيث سيتم إعادة إضافة "الحل الأفضل" إلى تجمع الكود لبدء تكرار آخر.

أعلنت Google يوم الأربعاء عن إطلاق مجموعة جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بالرعاية الصحية ، MedLM ، المصممة لمساعدة الأطباء والباحثين على إجراء دراسات معقدة ، وتلخيص التفاعلات بين الطبيب والمريض ، وأكثر من ذلك ، وفقا ل Sina Finance. تمثل هذه الخطوة أحدث محاولة من Google لتحقيق الدخل من الأدوات الذكاء الاصطناعي في صناعة الرعاية الصحية. تشتمل مجموعة MedLM على نموذج الذكاء الاصطناعي كبير ومتوسط الحجم ، وكلاهما مبني على Med-PaLM 2. Med-PaLM 2 هو نموذج لغوي كبير تم الإعلان عنه لأول مرة من قبل Google في مارس من هذا العام ، وتم تدريبه على البيانات الطبية.

ذكرت PANews في 23 نوفمبر أن Inflection الذكاء الاصطناعي أعلنت رسميا عن إصدار نموذج Inflection-2 ، قائلة إن النموذج هو الجيل الثاني من نموذج اللغة الكبيرة في العالم (LLM) ، في المرتبة الثانية بعد GPT-4 من OpenAI. يقول Inflection الذكاء الاصطناعي أن Inflection-2 تم تدريبه على 5000 وحدة معالجة رسومات NVIDIA H100 مع ~ 10²⁵ FLOP ، مما يضعه في نفس فئة حوسبة التدريب مثل طراز PaLM 2 Large الرائد من Google ، وهو يتفوق على PaLM 2 في معظم المعايير الذكاء الاصطناعي مثل MMLU و TriviaQA و HellaSwag و GSM8k. في السابق ، أفيد في يونيو أن Inflection الذكاء الاصطناعي أكملت تمويلا بقيمة 1.3 مليار دولار ، بقيادة Microsoft و Nvidia وما إلى ذلك.

في 22 نوفمبر ، أعلنت Inflection الذكاء الاصطناعي رسميا عن إصدار نموذج Inflection-2 ، قائلة إن النموذج هو الجيل الثاني من نموذج اللغة الكبيرة (LLM) في العالم ، في المرتبة الثانية بعد GPT-4 من OpenAI. يقول Inflection الذكاء الاصطناعي أن Inflection-2 تم تدريبه على 5000 وحدة معالجة رسومات NVIDIA H100 مع ~ 10²⁵ FLOP ل FP8 ، مما يضعه في نفس فئة حوسبة التدريب مثل طراز PaLM 2 Large الرائد من Google ، وهو يتفوق على PaLM 2 في معظم المعايير الذكاء الاصطناعي مثل MMLU و TriviaQA و HellaSwag و GSM8k. في السابق ، أفيد في يونيو أن شركة Inflection الذكاء الاصطناعي الناشئة الذكاء الاصطناعي قد جمعت 1.3 مليار دولار ، مع مستثمرين من بينهم بيل جيتس ونفيديا.

في 22 نوفمبر ، أعلنت Inflection الذكاء الاصطناعي عن إصدار Inflection-2 ، والذي يزعم رسميا أنه يأتي في المرتبة الثانية بعد GPT-4 من OpenAI وهو الجيل الثاني من نموذج اللغة الكبيرة (LLM) في العالم. يعني الانعطاف الذكاء الاصطناعي أن Inflection-2 تم تدريبه على 5000 وحدة معالجة رسومات NVIDIA H100 مع 8 تدريب مختلط الدقة على 8 وحدات معالجة رسومات مع ~ 10²⁵ FLOP. هذا يضعه في نفس فئة حوسبة التدريب مثل نموذج PaLM 2 Large الرائد من Google ، وهو يتفوق على PaLM 2 في معظم المعايير الذكاء الاصطناعي مثل MMLU و TriviaQA و HellaSwag و GSM8k. في السابق ، أفيد في يونيو أن شركة Inflection الذكاء الاصطناعي الناشئة الذكاء الاصطناعي قد جمعت 1.3 مليار دولار ، مع مستثمرين من بينهم بيل جيتس ونفيديا.

وفقا لتقرير صادر عن Webmaster's Home في 21 نوفمبر ، في أحدث تقرير بحثي الذكاء الاصطناعي ، أطلقت Google DeepMind تقنية تسمى "التحسين من خلال المطالبات (OPRO)" ، والتي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) كمحسن للمطالبات الخاصة بها. تم تصميم هذا النهج لتحسين الأداء الفوري من خلال وصف المشكلة من خلال اللغة الطبيعية ، وتوجيه LLMs لتوليد الحلول وتحسينها. يظهر بحث DeepMind أن OPRO يمكنه توجيه LLMs لتحسين مطالباتهم الخاصة ، أي العثور على مطالبات تزيد من دقة الاستجابات لمهام محددة ، مثل ChatGPT و PaLM. قام الباحثون بتقييم التقنية باستخدام LLMs متعددة من عائلات PaLM و GPT ، وبناء على التجارب ، تمكنت جميع النماذج من تحسين أداء توليد المطالبات من خلال التحسين التكراري.

ذكرت PANews في 2 نوفمبر أن شركة البنية التحتية NFT Palm Network قد انتقلت إلى سلسلة نقاط البيع باستخدام Polygon CDK. بعد الانتهاء من الخطوة الأولى ، ستكون شبكة Palm على مسار سريع لتصبح سلسلة Polygon zkEVM بحلول نهاية الربع الأول من عام 2024. تم اختيار GatewayFM من قبل Polygon و PalmFdn و ConsenSys كقائد تنفيذ ترحيل POS و zkEVM.

قالت Polygon Labs على وسائل التواصل الاجتماعي أن Palm Network قد انتقلت إلى مجموعة تطوير سلسلة Polygon (CDK) وسيتم بناؤها باستخدام Polygon CDK في المستقبل.

وفقا لتقرير IT House في 20 أكتوبر ، أصدرت جامعة ستانفورد مؤخرا النموذج الأساسي الذكاء الاصطناعي "مؤشر الشفافية" ، والذي يعد أعلى مؤشر منه هو Meta's Lama 2 ، لكن "الشفافية" ذات الصلة هي 54٪ فقط ، لذلك يعتقد الباحثون أن جميع نماذج الذكاء الاصطناعي تقريبا في السوق "تفتقر إلى الشفافية". يذكر أن البحث قاده ريشي بوماساني ، رئيس مركز أبحاث النموذج الأساسي HAI (CRFM) ، وحقق في أكثر 10 نماذج أساسية شعبية في الخارج. يعتقد ريشي بوماساني أن "الافتقار إلى الشفافية" كان دائما مشكلة تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي ، وفيما يتعلق بنموذج محدد "مؤشرات الشفافية" ، وجدت IT House أن محتوى التقييم ذي الصلة يدور بشكل أساسي حول "حقوق الطبع والنشر لمجموعة بيانات التدريب النموذجية" ، "موارد الحوسبة المستخدمة لتدريب النموذج" ، "مصداقية المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة النموذج" ، "قدرة النموذج نفسه" ، "خطر حث النموذج على إنشاء محتوى ضار" ، "خصوصية المستخدمين الذين يستخدمون النموذج" ، وما إلى ذلك ، ما مجموعه 100 عنصر. أظهر الاستطلاع النهائي أن Lama 2 من Meta تصدرت الشفافية بنسبة 54٪ ، في حين أن شفافية GPT-4 من OpenAI كانت 48٪ فقط ، واحتلت PaLM 2 من Google المرتبة الخامسة بنسبة 40٪.

وفقًا لتقرير صادر عن Webmaster Home في 10 أكتوبر، اقترح باحثون من الأكاديمية الصينية للعلوم وجامعة ييل بشكل مشترك إطارًا جديدًا يسمى "نشر الفكر"، يهدف إلى تحسين نماذج الشبكات العصبية واسعة النطاق (مثل GPT-4، PaLM). القدرة على الاستدلال، وتمكينه من التفكير بشكل مماثل للبشر، وهذا الإطار مستوحى من الإدراك البشري، أي أنه عندما يواجه الناس مشاكل جديدة، فإنهم غالبًا ما يقارنونها بمشاكل مماثلة تم حلها بالفعل لاستخلاص استراتيجيات الحل.

وفقًا لـ PRNewswire، في 9 أكتوبر، أعلنت League، المنصة الرائدة لتجربة مستهلكي الرعاية الصحية في الولايات المتحدة، أنها ستستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية من Google Cloud لتحقيق تخصيص أعمق وأكثر دقة لتجربة المستهلك على نطاق واسع. على المدى الطويل، ستستكشف League أيضًا استخدام نموذج اللغة الطبي الكبير Med-PaLM 2 (LLM) من Google Cloud.

وفقًا لتقرير صادر عن Science and Technology Innovation Board Daily في 12 سبتمبر، استخدمت منصة تطوير الألعاب ثلاثية الأبعاد Hiber3D نموذج اللغة الكبير PaLM من Google لضبط أكثر من 500 مكتبة نماذج وملايين المشاهد ثلاثية الأبعاد النهائية لإطلاق لعبة جديدة. منصة. على هذه المنصة، يمكن للمستخدمين إنشاء مشاهد ووظائف ألعاب ثلاثية الأبعاد بسرعة من خلال طرق الأسئلة والأجوبة النصية. حاليًا، منصة تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدية الخاصة بـ Hiber3D هي في مرحلة الاختبار وستكون مفتوحة للمستخدمين في المستقبل، مما يسمح للأشخاص الذين ليس لديهم خلفيات برمجية احترافية بتطوير الألعاب.

وفقًا لتقرير صادر عن Webmaster's Home في 31 يوليو ، أصدر فريق خبراء مؤلف من عدة معاهد بحثية تابعة لشركة Google مؤخرًا ورقة وأعلن عن نموذج متعدد الوسائط يسمى Med-PaLM M. Med-PaLM M هو نموذج توليدي متعدد الوسائط واسع النطاق يمكنه ترميز البيانات الطبية الحيوية وتفسيرها بمرونة. مقارنة بالنماذج الحالية ، يعمل Med-PaLM M بشكل تنافسي في العديد من المهام ، بل إنه يؤدي بشكل أفضل في بعض المهام. أظهر الباحثون أيضًا قدرات نقل التعلم والاستدلال الصفري في Med-PaLM M. ومع ذلك ، للتطبيقات العملية ، هناك حاجة إلى مزيد من العمل. يحمل هذا البحث وعدًا إيجابيًا للحلول الطبية المستقبلية القائمة على الذكاء الاصطناعي.

صرحت شبكة Odaily Planet Daily News Palm Network بأنها تخطط لتغيير آلية PoA إلى PoS في 1 أغسطس ، وإكمال الترحيل إلى Polygon في عام 2024. (فك تشفير)

ذكرت Jinse Finance أن Palm Network تخطط لاستخدام مكدس برامج Supernets للانتقال إلى سلسلة جانبية لإثبات الحصة داخل نظام Polygon البيئي مع الاحتفاظ بلوكشين الطبقة 1 الحالية. من المقرر إطلاق سلسلة Supernets الأسبوع المقبل. وفقًا لمؤسسة Palm Foundation ، سيتم تنفيذ خطط توسع Polygon على مرحلتين. في المرحلة الأولية ، تهدف "بالم نتوورك" إلى تنفيذ سلسلة جانبية لإثبات الحصة بحلول الأول من آب (أغسطس). بعد ذلك ، ستشهد المرحلة التالية انتقال الشبكة إلى سلسلة الطبقة 2 التي تستند أيضًا إلى الشبكة الفائقة ، والتي ستستخدم مجموعات المعرفة الصفرية ، ومن المقرر إجراؤها في العام المقبل.

وفقًا لتقرير صادر عن Sina Finance في 16 يوليو ، توصلت شركة Palm Fun Technology وشركة Chengdu Potential AI Intelligence Technology Co.، Ltd. ("Xingzhe AI") إلى تعاون استراتيجي لتعزيز التطبيق المبتكر لتكنولوجيا AIGC في صناعة الألعاب. في هذا التعاون الاستراتيجي ، من المتفق عليه أن بالم فن سيكون لها الأولوية للتعاون مع العديد من منتجات AIGC التي طورتها شركة Xingzhe AI.

وفقًا لتقرير "Kechuangban Daily" ، وفقًا لورقة Google المنشورة في "Nature" في 12 يوليو ، عند الإجابة على الأسئلة الطبية ، كان أداء الطراز الطبي الكبير Med-PaLM جيدًا ، وأجاب عليه مجموعة من الأطباء. النتيجة 92.6٪ وهو ما يقارن بمستوى الأطباء في الواقع (92.9٪). بالإضافة إلى ذلك ، اقترحت Google معيارًا جديدًا لتقييم MultiMedQA ، يغطي الأسئلة والأجوبة في الفحوصات الطبية والبحوث الطبية وغيرها من المجالات ، لتقييم القدرات السريرية للنماذج الكبيرة.

وفقًا لتقرير Decrypt في 12 يوليو ، أكملت Sound.xyz بدء تشغيل الموسيقى Web3 تمويلًا بقيمة 20 مليون دولار بقيادة a16z. وتشمل الأطراف المشاركة Collab + Currency و Sound Ventures و Palm Tree Crew و Scalar Capital و A Capital. سنوب دوج ، موسيقي OneDirection ريان تيدر والمنتج الموسيقي تاي كيث. تم تأسيس Sound في عام 2021 ، وهو يسمح للموسيقيين بتحميل أغانيهم على منصة على السلسلة وبيعها بأي سعر. في الأشهر الـ 12 الماضية من الاختبارات الداخلية ، دفع Sound ما مجموعه 5.5 مليون دولار إلى 500 فنان ، الذين أصدروا ما مجموعه حوالي 1600 أغنية NFTs.

أخبار PANews في 12 يوليو ، وفقًا لـ The Block ، جمعت شركة الموسيقى Web3 Sound 20 مليون دولار في تمويل السلسلة A من تشفير a16z ومستثمرين آخرين. ومن بين المشاركين الآخرين Palm Tree Crew و A Capital و Sound Ventures و Collab + Currency و Scalar Capital و Snoop Dogg و Ryan Tedder و Tay Keith. ستستخدم الشركة التمويل لتوسيع فريقها وتوسيع إستراتيجيتها الموسيقية web3.

تختبر Google برنامجًا للذكاء الاصطناعي تم تدريبه للإجابة ببراعة على الأسئلة الطبية ، حيث يتنافس مع منافسين مثل Microsoft ، وفقًا لصحيفة وول ستريت جورنال. المنتجات المستخدمة على نطاق واسع من قبل الأطباء. الذكاء الاصطناعي ، وهو روبوت محادثة طبي يسمى Med-PaLM 2 ، أفضل في إجراء محادثات حول القضايا الطبية أكثر من خوارزمية أكثر عمومية لأنه تم إعطاؤه أسئلة وأجوبة من امتحان الترخيص الطبي. بدأت الشركة في اختبار النظام في أبريل مع عملاء من بينهم مستشفى الأبحاث Mayo Clinic ، وفقًا لأشخاص مطلعين على الأمر.

أعلنت شركة مجموعة Odaily Planet Daily News ، Candy Digital ، عن اندماجها مع شركة إنتاج Web3 Palm NFT Studio. في المستقبل ، ستعمل الشركتان على تطوير مشاريع NFT في مجالات الرياضة والترفيه والفن والثقافة. في الوقت الحالي ، توصلت الشركتان إلى تعاون مع سلسلة من عناوين IP أو الأحداث المعروفة ، بما في ذلك الأحداث الرياضية مثل MLB و NASCAR و WWE وعمالقة الترفيه مثل Netflix و Warner Bros. (coindesk)

وفقًا لتقرير صادر عن Financial Associated Press في 16 مايو ، ذكرت شركة Palm Fun Technology في موجز الأداء أنه في الوقت الحالي ، في عملية تطوير اللعبة ، استخدمت الشركة أدوات AIGC التقنية في إنشاء الإبداع الفني والإنتاج الفني والتوليد بمساعدة الكود. والتحقق وما إلى ذلك. فيما يتعلق بتجربة اللعبة ، نعتقد أن AIGC (بما في ذلك تقنيات النماذج واسعة النطاق مثل ChatGPT) يمكن أن توفر تجربة ألعاب أكثر ثراءً وذكاءً لألعاب الأجهزة المحمولة ، وتعزز التطوير والابتكار في صناعة الألعاب. تحاول الشركة دمج التقنيات المرتبطة بـ AIGC في منتجات الألعاب ، ولا تزال في مرحلة الاستكشاف والتجريب.