이 게임에 대하여
집세를 모으고, 정상에 오르고, 부자가 되어 상대방을 파산시키세요! 내면의 기업가를 해방시키고 친구와 가족 사이에서 최고의 독점자가 되십시오!Quadropoly의 3D 속편이 막 출시되었습니다!
이것은 2016년 1월부터 프로 선수들과 함께하는 실제 게임에서 기계 학습으로 훈련된 인공 지능으로 강화된 수백 가지 사용자 정의 옵션이 있는 클래식 보드 부동산 거래 게임입니다.
AI는 3개의 챔피언 AI로 플레이하면서 최소 35%의 승률을 달성할 수 있는 모든 플레이어와 함께 더 똑똑해지고 더 좋아집니다.
다음은 이 게임이 구축된 주요 기반입니다.
🔵 부정행위 금지. 다시 굴리지 않고 모든 주사위 굴림이 최종입니다. 난이도에 관계없이 다른 사람이 사용하는 숨겨진 행운 매개 변수가 없습니다. 순수한 데이터 과학 대 사업가로서의 거래 기술
🔵 AI에 대한 우대(차별적) 거래가 없습니다. AI는 어려움에 관계없이 거래 파트너가 다른 AI인지 인간인지 알지 못합니다. 거래 제안 평가는 보드의 거의 모든 것에 달려 있지만 상대가 누구인지는 아닙니다.
인간 상대와 달리 AI는 무한히 참을성이 있고, 당신이 말하는 대로 빠르게 회전하며, 당신이 승리하기 시작하면 절대 게임을 종료하지 않습니다. 또한 Quadropoly의 AI 조언 시스템을 사용하면 어떤 폴리 게임에서든 자신의 기술을 빠르게 향상시킬 수 있고, 자산의 실제 가치, 현금 흐름 및 자금 관리, 협상 기술, 친구와 함께 할 수 있는 재미있는 게임, 던지기 피하기(또는 회피) 상대방의 얼굴에 게임 조각
6가지 난이도가 제공되므로 언제든지 편안하게 느끼는 수준에서 멈추고 원하는 속도로 진행할 수 있습니다. 세계 선수권 대회에 참가할 수 있는 최고 수준의 AI를 사용하면 최고의 선수라도 게임이 매우 어렵다는 것을 알게 될 것입니다.
🎯 온라인 클래식 전략 보드 비즈니스 게임을 위한 최초의 실제 인공 지능, 체스용 Deep Blue 및 Go용 AlphaGo에 이어 세 번째
📇 책의 모든 공식 규칙 지원
📲 수직 및 수평 레이아웃 모두
🎻 가장 잘 알려진 집 규칙이 있는 광범위한 게임 사용자 정의 옵션
🎓 학습 속도를 높이기 위해 게임 중 언제든지 AI 조언
🌠 다양한 애니메이션 속도와 개선된 밸런스로 평균 게임을 8-15분 안에 완료할 수 있습니다.
🎭 게임의 모든 AI는 고유하며 재산에 대한 태도뿐만 아니라 위험을 감수하거나 위험을 회피하는 경향을 정의하는 고유한 성격을 가지고 있습니다. AI는 온라인에서 실제 사람을 모방하는 데 탁월합니다. 게임의 여러 단계에서 짜증이 나거나 필사적이거나 욕심이 많을 수 있습니다.
📠 피드백 루프. 전체 익명 로그(게임당 5-8Kb)가 기계 학습을 위해 클라우드에 업로드됩니다.
🏆 챔피언: 인류에게 발휘된 기계 학습의 궁극적인 힘. 새로운 전술을 고안할 수 있고 기꺼이 많은 위험을 감수합니다.
🏰 독점자: 10000개 이상의 성격, 각각의 사소한 결점과 편견이 있습니다. 사용 가능한 가장 진보된 몇 가지 전술을 제외하고 모두 사용합니다. 많은 경험과 110의 IQ를 가진 사람을 모방합니다.
🏠 기업가: 사용 가능한 전술의 75%를 사용합니다. 모든 세트에 대해 강한 편견을 가지고 있으며, 그들을 깊이 사랑하거나 미워합니다. 65%의 확률로 자신의 차례에 거래나 건설을 잊을 수 있습니다. 약간의 경험과 80의 IQ를 가진 사람을 모방합니다.
⛺ 트레이디: 사용 가능한 전술의 절반만 사용합니다. 긍정적이든 부정적이든 모든 세트에 대해 극도로 강한 견해를 가지고 있지만 결코 중립적이지 않습니다. 83%의 확률로 자신의 차례에 거래나 건설을 잊어버릴 수 있습니다. 게임 경험이 200개 미만이고 IQ가 70인 사람을 에뮬레이션합니다.
⛄ 초심자: AI에게 거래를 제안하지 않고, 가능한 전술의 30%만 사용
❄ 학생: AI에 거래를 제안하지 않고, 사용 가능한 전술의 15%만 사용하며, 임대료가 $400 미만으로만 구축할 수 있습니다.
🚨 경고: 심지어 ⛺ Tradie AI는 이전에 본 어떤 것보다 훨씬 더 똑똑합니다.
📡 AI 학습에 대한 전략 팁 및 고유한 통찰력을 보려면 quadropoly.com.au를 방문하세요.
이메일: [email protected]
Python, Kivy 및 Kivent로 구동
